Consolidación de promotores de dermocosméticos en plataformas de e-commerce
La industria del cuidado de la piel facial ha experimentado un crecimiento significativo en contextos virtuales, especialmente a partir de la pandemia, donde la demanda de productos online ha aumentado notablemente. Este estudio se enfoca en analizar reseñas y calificaciones de productos de cuidado...
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| Lenguaje: | Español Inglés |
| Publicado: |
Universidad Torcuato Di Tella
2024
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I57-R163-20.500.13098-129192024-09-12T02:52:46Z Consolidación de promotores de dermocosméticos en plataformas de e-commerce Morello, Victoria Cisco, Santiago Cosméticos Cosmetics Comercio electrónico e-commerce Aprendizaje automático Machine Learning La industria del cuidado de la piel facial ha experimentado un crecimiento significativo en contextos virtuales, especialmente a partir de la pandemia, donde la demanda de productos online ha aumentado notablemente. Este estudio se enfoca en analizar reseñas y calificaciones de productos de cuidado facial en una plataforma de comercio electrónico líder en Latinoamérica para entender los factores que influyen en la promoción de productos y en la percepción de los consumidores. Para este fin, se entrenan y evalúan modelos de aprendizaje automático, incluyendo árboles de decisión, Extreme Gradient Boosting, Random Forest e Histogram Gradient Boosting. Los resultados revelan la importancia de ciertas características de un producto en la predicción de su promoción, así como la efectividad de diferentes modelos en este contexto. Este estudio ofrece perspectivas valiosas para empresas que buscan mejorar sus estrategias de marketing y desarrollo de productos en la industria del cuidado de la piel facial. 2024-07-29T22:52:15Z 2024-07-29T22:52:15Z 2024 info:eu-repo/semantics/masterThesis info:ar-repo/semantics/tesis de maestría info:eu-repo/semantics/acceptedVersion https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12919 spa eng info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/ 99 p. application/pdf application/pdf Universidad Torcuato Di Tella |
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La industria del cuidado de la piel facial ha experimentado un crecimiento significativo en contextos virtuales, especialmente a partir de la pandemia, donde la demanda de productos online ha aumentado notablemente. Este estudio se enfoca en analizar reseñas y calificaciones de productos de cuidado facial en una plataforma de comercio electrónico líder en Latinoamérica para entender los factores que influyen en la promoción de productos y en la percepción de los consumidores. Para este fin, se entrenan y evalúan modelos de aprendizaje automático, incluyendo árboles de decisión, Extreme Gradient Boosting, Random Forest e Histogram Gradient Boosting. Los resultados revelan la importancia de ciertas características de un producto en la predicción de su promoción, así como la efectividad de diferentes modelos en este contexto. Este estudio ofrece perspectivas valiosas para empresas que buscan mejorar sus estrategias de marketing y desarrollo de productos en la industria del cuidado de la piel facial. |
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