Herramientas para el procesamiento del lenguaje natural dentro de las estrategias de marketing empresarial de cara al consumidor
RESUMEN: hoy en día, es conocido por el mundo empresarial la importancia, la variedad y el poder que hay alrededor de los datos. Una de las principales amenazas es no tener clara una estrategia para el manejo de estos. La presente investigación tiene un enfoque gerencial y está dirigida a gerentes y...
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| Institution: | Universidad EIA |
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| Main Authors: | , |
| Format: | Trabajo de grado - Maestría |
| Language: | Español |
| Published: |
Universidad EIA
2023
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6070 |
| Tags: |
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| Summary: | RESUMEN: hoy en día, es conocido por el mundo empresarial la importancia, la variedad y el poder que hay alrededor de los datos. Una de las principales amenazas es no tener clara una estrategia para el manejo de estos. La presente investigación tiene un enfoque gerencial y está dirigida a gerentes y directivos que necesitan entender el uso de la inteligencia artificial para la toma de decisiones. No pretende ser un manual técnico para desarrolladores, sino un enfoque de entendimiento donde los negocios requieren de los datos estructurados y no estructurados para la generación de valor. De esta forma, la investigación pretende entender y dar a conocer el estado del arte que tiene la analítica de datos dentro de los tipos de datos no estructurados a través del procesamiento del lenguaje natural.
La metodología se basó en presentar los conceptos que están alrededor del procesamiento de lenguaje natural; presentar las herramientas y plataformas que a la fecha de la elaboración de esta investigación permitan realizar el procesamiento de esta información; y, para terminar, identificar aquellos escenarios de uso donde las áreas de mercadeo deban enfocar sus estrategias de marketing para poder impactar de una forma diferente a su consumidor. El resultado es que gerentes tengan un mayor fundamento y puedan interactuar con herramientas de inteligencia artificial y machine learning usando un lenguaje natural.
El diseño metodológico usado para la investigación fue no experimental, donde se enfocó en una revisión de fuentes secundarias que permitieron comprender y entender el estado del arte de este tema.
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