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Abstract
La crisis sanitaria covid-19 ha provocado cambios jamás vistos en el comportamiento de los consumidores, quienes compran de manera diferente y por medios también diferentes. Los consumidores están mirando y valorando los productos a través de dispositivos electrónicos, configurando movimientos en segmentos de consumidores. El objetivo del presente estudio fue aplicar el modelo de clustering con recursos de Machine Learning en el análisis de conglomerados como recurso para la segmentación de consumidores, como un componente importante para la gestión del marketing empresarial. Para dicho propósito, se suministró un cuestionario de 6 preguntas a 506 personas de entre 18 y 65 años para recoger sus percepciones sobre el hecho de salir a comprar. Con los datos recogidos se organizó una dataset para procesarlo en el software RapidMiner Studio 9.10. Como resultado, se obtuvo la cantidad óptima de conglomerados y sus componentes a partir del indicador de performance procurado por Machine Learning.
covid-19健康危机导致消费者行为发生了前所未有的变化,他们以不同的方式和方式购买。消费者通过电子设备观看和评价产品,在消费者群体中设置运动。本研究的目的是将机器学习资源聚类模型应用于聚类分析,作为消费者细分的资源,作为企业营销管理的重要组成部分。为此,506名年龄在18岁至65岁之间的人被提供了一份6个问题的问卷,以收集他们对外出购物的看法。收集到的数据被组织成一个数据集,在RapidMiner Studio 9.10软件中进行处理。结果,从机器学习的性能指标中获得了最优集群数量及其组成部分。