Examinando por Materia "Segmentacion y consumidor"
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Publicación Acceso abierto Análisis predictivo y de Big Data para la comprensión del comportamiento del consumidor en el sector inmobiliario del Valle de Aburrá(Universidad EIA, 2025) Correa García, Maria Jose; Ramirez Suescun, Mariana; Valencia Villa, Juan SebastiánRESUMEN: El trabajo titulado “Análisis Predictivo y de Big Data para la comprensión del comportamiento del consumidor en el sector inmobiliario del Valle de Aburrá” explora cómo las empresas inmobiliarias pueden utilizar técnicas avanzadas de análisis de datos para anticipar necesidades y preferencias de los clientes. A través del uso de fuentes como redes sociales, portales web, registros de ventas, variables demográficas y datos de sensores urbanos, se aplicaron modelos predictivos como Random Forest, XGBoost y Redes Neuronales, siendo estas últimas las más precisas (R² = 0,93; MAE = 24,9 millones COP). Se definieron cinco criterios de evaluación para seleccionar modelos según el nivel de madurez tecnológica de la empresa. Los resultados permiten diseñar estrategias de marketing personalizadas basadas en datos, validadas mediante focus groups que resaltaron el interés por soluciones ajustadas a presupuesto, ubicación y estilo de vida, promoviendo así una toma de decisiones más efectiva e innovadora en el sector inmobiliario.