Aplicaciones de Minería de Datos en Marketing

• Escobar Terán, Harold Elbert ^[1] ; Alcivar, M. ^[2] ; Puris, A. ^[1]
  1. [1] Universidad Técnica Estatal de Quevedo

     Universidad Técnica Estatal de Quevedo

     Quevedo, Ecuador

     
  2. [2] Universidad Técnica de Babahoyo

     Universidad Técnica de Babahoyo

     Babahoyo, Ecuador

     
• Localización: Revista Publicando, ISSN-e 1390-9304, Vol. 3, Nº. 8, 2016 (Ejemplar dedicado a: Julio-Septiembre), págs. 503-512
• Idioma: español
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• Resumen

  • Las aplicaciones tecnológicas y la implementación de técnicas de inteligencia artificial conforman la nueva generación de herramientas de tecnologías de información y comunicación que aplican las organizaciones. Estas están destinadas a ayudar a tomar decisiones en escenarios donde la cantidad de información complica el análisis desarrollado por los expertos. El análisis del comportamiento de los consumidores es un problema fundamental para la formulación de estrategias de marketing, ventas, atención al cliente, fidelización, segmentación, cross-selling, optimización de la cadena de suministro, detección y prevención de fraudes y Detección de Anomalías (DA), entre otras Estas herramientas aportan al director de marketing la oportunidad de poder interpretar la información contenida en grandes bases de datos y resulta imprescindible para que la información pueda ser almacenada, transformada, analizada y visualizada

• Referencias bibliográficas
  • Chalotra, P., & Dutta, M. (Diciembre de 2011). researchgate.net. Recuperado el 18 de febrero de 2016, de https://www.researchgate.net/publication/216700550_Performance_Analysis_of_Clustering_Methods_for_Outlier_Detection
  • Cravero Leal, A., & Sepúlveda Cuevas, S. (4 de Diciembre de 2009). Aplicación de Minería de Datos para la Detección de Anomalias: Un Caso...
  • Jiménez Galindo, Á., & Álvarez García, H. (26 de Agosto de 2010). Minería de Datos en la Educación. Recuperado el 18 de febrero de 2016,...
  • Santamaría Ruíz, W. (2010). Modelo de Detección de Fraude Basado en el Descubrimiento Simbólico de Reglas de Clasificación Extraidas de una...
  • Valcárcel Asencios, V. (Diciembre de 2004). Data Mining y el Descubrimiento del Conocimiento. Revista de la Facultad de Ingeniería Industrial...