Les bases de dades com l’eina per detectar insights i segmentar audiències en clústers

Mostra el registre complet Registre parcial de l'ítem

• dc.contributor.author Munné Rocamora, Elena
• dc.date.accessioned 2020-03-27T12:17:22Z
• dc.date.available 2020-03-27T12:17:22Z
• dc.date.issued 2019
• dc.description Treball de fi de grau en Publicitat i Relacions Públiquesca
• dc.description Tutor: Carlos Alberto Scolari
• dc.description.abstract La revolució tecnològica ha arribat al món de la publicitat causant una fragmentació dels mitjans i de les audiències. Aquest fet, afegit a què els usuaris demanden, cada cop més, missatges personalitzats, obliga a les marques a transformar les seves estratègies. Per aconseguir aquesta personalització és necessari conèixer al consumidor: no només comptar amb informació sociodemogràfica sobre ell sinó també saber com és, què li agrada o quines necessitats i aspiracions té. D'aquesta manera, les marques han trobat en el Big Data un mètode que els permet dibuixar perfils d'usuari detallats per mitjà de l'emmagatzematge d'informació de cadascun d'ells. A aquesta data s'hi poden aplicar algoritmes per reconèixer patrons, fer prediccions, extreure insights i, també, segmentar audiències per clústers, és a dir, segons interessos o gustos. El propòsit d'aquest treball és, primerament analitzar aquest gir cap al màrqueting de precisió gràcies a l'aplicació de la data. I, a continuació, estudiar marques que incorporen estratègies amb data i segmentació per clústers per poder determinar quines variables són fonamentals en la seva aplicació.ca
• dc.description.abstract The technological revolution has reached the advertising word causing the fragmentation of both media and audiences. This fact, added to the increasing demand of the customers to get personalized messages, forces brands to transform their strategies. To achieve this personalization, it becomes necessary to have a deeper knowledge of the consumers: not just sociodemographic information, but also learn what they want or which are the needs and aspirations they have. Thereby, brands have found in Big Data a method that helps to describe, in a more accurate way, the users’ profiles through the storage of information about them. Algorithms can be applied to this data in order to recognize patterns, make predictions, discover insights and also divide the target into clusters, which means organize them according to their interests. The purpose of this paper is, first of all, analyze this new reality of the hyper- personalization thanks to the application of the data. And then, to study brands that incorporate strategies with data and cluster segmentation in order to define which variables are fundamental in their application.
• dc.format.mimetype application/pdf*
• dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/44080
• dc.language.iso catca
• dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
• dc.rights.accessRights info:eu-repo/semantics/openAccessca
• dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
• dc.subject.keyword big data
• dc.subject.keyword segmentació per clústers
• dc.subject.keyword hipersegmentació
• dc.subject.keyword marqueting de precisió
• dc.subject.keyword personalització de missatges
• dc.subject.keyword algoritmes
• dc.subject.keyword insights.
• dc.title Les bases de dades com l’eina per detectar insights i segmentar audiències en clústersca
• dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesisca