Evaluación de preferencias de consumidores en la compra de computadores portátiles: Un estudio de segmentación y clasificación desde el marketing transformacional

Resumen

En un entorno empresarial dinámico, la segmentación de consumidores es vital para el crecimiento y desarrollo. Este estudio propone un enfoque integrado utilizando aprendizaje automático para la segmentación posterior basada en los beneficios buscados por los consumidores, desde una perspectiva de marketing transformacional. La investigación utiliza algoritmos de máquinas de soporte vectorial (SVM) y árboles de clasificación (DTC) para efectuar la clasificación inicial, y el algoritmo de K-medias para segmentar a los consumidores según sus preferencias. La muestra consistió en 1.000 participantes. Los resultados revelaron grupos de consumidores con patrones de preferencias y comportamientos distintivos, proporcionando una visión detallada de la cartera de consumidores potenciales. En el marco del marketing transformacional, estos hallazgos permiten diseñar estrategias más allá de la simple promoción de productos, centrándose en experiencias personalizadas y comunicaciones dirigidas. La segmentación basada en beneficios identificó cuatro segmentos: el primero destacando economía y usabilidad, el segundo enfocado en rendimiento, el tercero mostrando preferencias en diseño, rendimiento y economía, y el cuarto resaltando diseño y rendimiento. El estudio demuestra que tanto el algoritmo SVM como DTC tienen un alto rendimiento en la clasificación de consumidores, proporcionando una base sólida para la aplicación práctica de estas técnicas. En resumen, este enfoque integrado utilizando aprendizaje automático ofrece una visión detallada y práctica para la segmentación de consumidores, abriendo oportunidades para estrategias de marketing más efectivas.