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Daniel Farré, Paula Lucía Farré
El artículo estudia la aplicación de enfoques y modelos de Gestión y Costos sobre la técnica de Desagregación (Unbundling) de Mercadotecnia, potenciado por el análisis de grupos con aprendizaje automatizado (clustering con machine learning) de la Minería de Datos.
El avance exponencial de la Ciencia de Datos durante la última década impacta positivamente en distintas técnicas tradicionales de gestión. La combinación de modelos de gestión sobre el unbundling tradicional en empresas de mercados competitivos (de elasticidad conocida) que estuviesen operando en óptimos de mercado con desaprovechamiento de capacidad permite optimizar el nuevo precio para lograr objetivos múltiples: aumento de participación de mercado y rentabilidad y disminución de capacidad ociosa. Yendo más lejos aún, la incorporación de la técnica de clustering con aprendizaje automatizado a dichos modelos permite un análisis de mayor granularidad del comportamiento del mercado ante el unbundling, aumentando los beneficios por la segmentación de ofertas.
