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Sensory Marketing Evaluation of E-Commerce Websites with Artificial Intelligence
dc.contributor.advisor | Campoy Gómez, Laura María | |
dc.contributor.advisor | Buchkremer, Rüdiger | |
dc.contributor.author | Hamacher, Kevin | |
dc.date.accessioned | 2024-02-16T12:05:48Z | |
dc.date.available | 2024-02-16T12:05:48Z | |
dc.date.created | 2024 | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.date.submitted | 2024-02-05 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10952/7397 | |
dc.description.abstract | Esta disertación explora la relevancia y los desafíos del marketing sensorial en el ámbito en línea, con un enfoque específico en el comercio electrónico. A medida que la transición del comercio minorista tradicional de ladrillo y mortero a las compras en línea limitadas sensorialmente continúa, las empresas se enfrentan a la tarea de involucrar eficazmente a los consumidores en entornos en línea. Además, la intensificación de la competencia agrega presión a las empresas para proporcionar un viaje único del consumidor en línea, lo que hace que el marketing sensorial sea crucial en el panorama del comercio electrónico. El creciente campo de investigación sobre la mejora de las experiencias de compra en línea a través de la estimulación sensorial destaca su creciente importancia. Para abordar este tema, este trabajo utiliza la metodología de investigación de ciencia del diseño para desarrollar un enfoque de evaluación automatizado para evaluar los esfuerzos de marketing sensorial en línea. Inicialmente, el alcance de la investigación se establece mediante entrevistas semiestructuradas a expertos (SSI). La base de conocimientos se construye aplicando inteligencia artificial, una revisión sistemática de la literatura y conocimientos recopilados de las SSI. El enfoque de evaluación desarrollado, denominado índice de marketing sensorial en línea (OSMI), se prototipa mediante un proceso de dos pasos. En primer lugar, se crea un marco de evaluación manual (Artifact I) basado en la información de las SSI y una encuesta, siguiendo la confirmación de la necesidad empresarial. Por lo tanto, se exploran las opciones de automatizar las evaluaciones sensoriales en línea utilizando técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial, que abarcan la recuperación, el (pre)procesamiento y la evaluación de componentes sensoriales como textos, imágenes, videos, audio y contenido en línea interactivo. Los resultados obtenidos sirven como base para desarrollar una maqueta de aplicación OSMI (Artifact II), que se ajusta a los requisitos de su entorno de implementación previsto. Posteriormente, se evalúa el enfoque de evaluación automática OSMI a través de SSI adicionales para presentar la solución desarrollada, recopilar opiniones de expertos y evaluar su idoneidad para la implementación en el mundo empresarial. Esta disertación demuestra que la evaluación OSMI, basada en análisis asistidos por computadora del contenido sensorial del comercio electrónico, representa una herramienta valiosa para los profesionales del marketing. La evaluación incluye un análisis de la experiencia del usuario, comparando la evaluación manual OSMI con la maqueta desarrollada. La comparación revela una mejora significativa en la eficiencia percibida, un elemento clave para la adopción de nuevas herramientas en el contexto empresarial. | es |
dc.language.iso | en | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Marketing sensorial | es |
dc.subject | Investigación de ciencia del diseño | es |
dc.subject | Índice de marketing sensorial en línea | es |
dc.subject | Comercio electrónico | es |
dc.subject | Sistema de evaluación | es |
dc.subject | Imágenes sensoriales | es |
dc.subject | Experiencia del consumidor en línea | es |
dc.subject | Big data | es |
dc.subject | Evaluación automática | es |
dc.subject | Procesamiento del lenguaje natural | es |
dc.subject | Minería de texto | es |
dc.subject | TF-IDF | es |
dc.subject | BERT | es |
dc.subject | GloVe | es |
dc.subject | Word2Vec | es |
dc.subject | Puntuación | es |
dc.title | Sensory Marketing Evaluation of E-Commerce Websites with Artificial Intelligence | es |
dc.type | doctoralThesis | es |
dc.rights.accessRights | openAccess | es |
dc.description.discipline | Administración y Dirección de Empresas | es |