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Title: Modelo cognitivo borroso para la caracterización de la percepción de la publicidad corporativa de Suramericana de Seguros S.A. en términos de patrones emocionales y atributos de marca
Authors: Henao Ocampo, Angélica María
Panesso Restrepo, Carolina
Adviser: Peña Palacio, Juan Alejandro
Keywords : Percepción de marca
Patrones emocionales
Atributos de marca
Machine Learning
Señales bioeléctricas
Redes neuronales
Lógica difusa
Brand perception
Emotional patterns
Brand attributes
Bioelectric signals
Neurons nets
Fuzzy logic
Issue Date: 2019
Publisher: Universidad EIA
Abstract: La evaluación de la percepción de marca a través de publicidad corporativa es actualmente todo un reto para las compañías, pues estas generalmente utilizan métodos tradicionales del mercadeo donde su efectividad depende de la capacidad y voluntad de las personas para interpretar y detallar su nivel de involucramiento y afinidad frente a la información a la que están expuestas. Esto ocasiona que las organizaciones cuenten con evaluaciones sesgadas y limitadas que dificultan la ejecución de estrategias de mercadeo que le apunten a que la percepción de marca de sus clientes sea acorde con la estrategia comunicativa de la entidad en un momento dado. Por consiguiente, caracterizar la percepción de marca de una entidad a través de pautas corporativas, haciendo uso de métodos no tradicionales del mercadeo basados en los principios de la inteligencia computacional, se convierte en una herramienta innovadora para las organizaciones dado que facilita la creación de estrategias de comunicación más acertadas y objetivas de acuerdo a lo que realmente perciben los consumidores. De esta manera, la presente investigación se fundamenta en el diseño y desarrollo de un modelo cognitivo borroso para la caracterización de la percepción de marca de una muestra de individuos, al estos estar expuestos a dos pautas publicitarias de una compañía aseguradora –una de carácter informativo y otra emocional-, con base a las emociones y los atributos de marca percibidos, haciendo uso de métodos cuantitativos como redes neuronales y lógica borrosa, y cualitativos como encuestas, con el fin último de evaluar la percepción de marca de una forma más objetiva e integral. Para el entrenamiento del modelo se tuvieron en cuenta las señales EEG provenientes de la actividad bioeléctrica cerebral de 4 expertos al estar expuestos a estímulos visuales representativos tanto de emociones -alegría, tristeza, miedo e ira- como de atributos de marca -confianza, experta, cercana, dinámica y latinoamérica-; para la validación del mismo, se tuvieron en cuenta las señales EEG de una muestra de individuos -hombres y mujeres entre 18 y 25 años-, expuestos a una publicidad corporativa audiovisual. Seguidamente, se diseñó un autoencoder útil para la reducción e identificación de las características más importantes de cada conjunto de señales; y posteriormente, se diseñaron diferentes redes neuronales de aprendizaje profundo que sirvieron como base para el aprendizaje del modelo teniendo en cuenta las señales provenientes de los expertos, lo cual arrojó unos pesos útiles para el reconocimiento efectivo de patrones emocionales y atributos de marca en pautas corporativas. Por último, teniendo en cuenta dichos pesos y las señales provenientes de los individuos de la muestra, se implementó el modelo cognitivo que generó efectividades mayores al 90% en la clasificación de patrones emocionales y del 82% en la clasificación de atributos de marca, y se elaboró a continuación un mapa borroso por individuo que permitió caracterizar la percepción de marca de cada uno de estos de manera exitosa; así mismo, al comparar dichos resultados con los arrojados por las encuestas, se encontraron relaciones frente a lo que los individuos expresaron haber percibido y lo arrojado por el modelo, aunque también hubo casos en donde los resultados divergían dada la subjetividad implícita en las encuestas y en los insumos de entrada utilizados por el modelo.
Abstract (English): The evaluation of brand perception through corporate advertising is currently a challenge for companies, because they generally use traditional methods of marketing where their effectiveness depends on the ability and willingness of people to interpret and detail their level of involvement and affinity with regard to the information to which they are exposed. This causes organizations to have biased and limited evaluations that hinder the execution of marketing strategies that point to the perception of their clients' brand in accordance with the communication strategy of the entity at a given moment. Therefore, to characterize an entity's brand perception through corporate guidelines, making use of non-traditional methods of marketing based on the principles of computational intelligence, becomes an innovative tool for organizations since it facilitates the creation of strategies of more accurate and objective communication according to what consumers really perceive. In this way, the present research is based on the design and development of a fuzzy cognitive model for the characterization of the brand perception of a sample of individuals, as they are exposed to two advertising guidelines of an insurance company - one of an informative nature and another emotional-, based on the emotions and perceived brand attributes, and making use of quantitative methods such as neural networks and fuzzy logic, and qualitative as surveys, with the ultimate goal of evaluating brand perception in a more objective and integrate way. For the training of the model, the EEG signals from the brain bioelectric activity of 4 experts were taken into account when being exposed to visual stimuli representative of emotions - joy, sadness, fear and anger - as well as brand attributes - confidence, expert , near, dynamic and Latin America-; for the validation of the same, the EEG signals of a sample of individuals were taken into account - men and women between 18 and 25 years old, exposed to an audiovisual corporate publicity. Next, an autoencoder useful for the reduction and identification of the most important characteristics of each set of signals was designed; and subsequently, different neural networks of deep learning were designed that served as a basis for learning the model taking into account the signals coming from the experts, which yielded some useful weights for the effective recognition of emotional patterns and brand attributes in corporate guidelines. Finally, taking into account these weights and the signals from the individuals in the sample, the cognitive model was implemented that generated efficiencies greater than 90% in the classification of emotional patterns and 82% in the classification of brand attributes, and a fuzzy map was elaborated next by individual that allowed to characterize the perception of brand of each one of these in a successful way; Likewise, when comparing these results with those obtained by the surveys, we found relationships with what the individuals expressed having perceived and what was thrown by the model, as cases where the results diverged given the subjectivity implicit in the surveys and in the supplies of inputs used by the model.
Description: 161 páginas
URI: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/2316
Citation: Henao Ocampo, A.M. y Panesso Restrepo, C. (2019). Modelo cognitivo borroso para la caracterización de la percepción de la publicidad corporativa de Suramericana de Seguros S.A. en términos de patrones emocionales y atributos de marca. (Trabajo de grado). Recuperado de: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/2316
Location: ADMI1183
Appears in Collections:Ingeniería Administrativa

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