SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
 issue25MERCURY CUANTIFICATION IN GRASS TREATED WITH BIOSOLIDS BY ATOMIC ABSORPTION SPECTROPHOTOMETRY WITH HYDRIDE GENERATORDRUG SUPPLY NETWORK COORDINATION: A CASE APPLIED TO THE COLOMBIAN HEALTH SECTOR author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Article

Indicators

Related links

  • On index processCited by Google
  • Have no similar articlesSimilars in SciELO
  • On index processSimilars in Google

Share


Revista EIA

Print version ISSN 1794-1237

Abstract

GAMEZ ALBAN, Harol Mauricio; OREJUELA CABRERA, Juan Pablo; SALAS ACHIPIZ, Óscar Ancízar  and  BRAVO BASTIDAS, Juan José. APLICAÇÃO DE MAPAS DE KOHONEN PARA A PRIORIZAÇÃO DE ÁREAS DE MARCADO: UMA APROXIMAÇÃO PRÁTICA. Rev.EIA.Esc.Ing.Antioq [online]. 2016, n.25, pp.157-169. ISSN 1794-1237.

Este artigo apresenta uma metodologia baseada em redes neurais para a priorização de áreas de mercado visto desde uma abordagem empresarial. Nesta pesquisa tenta-se resolver a incerteza que existe na maioria das organizações em torno à prioridade de uma área de mercado; para fazer uma pesquisa dos critérios mais importantes que as empresas têm em conta para atribuir prioridades a certos clientes. A questão se suporta pela falta de ferramentas para determinar a prioridade de uma área de mercado e da falta de uma interface eficaz entre logística e departamentos de marketing. Para isto se fazem os mapas de Kohonen que são um tipo de rede neural para facilitar o agrupamento de clientes e permitir- lhes determinar quais são os critérios que impactam mais frequentemente os critérios de priorização previamente estabelecidos. Finalmente, apresentam-se três cenários para validar a proposta e ver que o comportamento tem as redes neurais nas áreas de priorização de áreas de marketing.

Keywords : Redes neurais; Mapas de Kohonen; Áreas de mercado; Logística; Marketing.

        · abstract in English | Spanish     · text in Spanish     · Spanish ( pdf )

 

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License