Marketing computacional: diseño automático de productos

Abstract

El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación multiplataforma que, dadas las preferencias de los clientes por las posibles características que se pueden dar a un producto, y dados los productos que vende la competencia, decida las características del producto a vender para que éste obtenga el mayor número de clientes, bien de manera inmediata, o bien a largo plazo. La solución óptima de este tipo de problemas es intratable, ya que no se pueden resolver en tiempo polinómico, por lo que nosotros utilizamos soluciones heurísticas, concretamente: algoritmos genéticos, algoritmos minimax, algoritmos de aprendizaje automático y algoritmos de interpolación. Además, realizamos un caso de estudio con datos reales obtenidos a través de una serie de encuestas utilizando una plataforma web, concretamente de la empresa Feebbo, que nos permitió obtener resultados sobre las preferencias de más de 500 encuestados. Las preguntas de las encuestas se centraron en un tipo de producto en particular, en nuestro caso teléfonos móviles.The goal of this project is to develop a multiplatform application that, given the preferences of customers for the possible features that can be given to a product, and given the products sold by the competition, decides the characteristics of the product to sell to get the largest number of customers either immediately or over time. Finding the optimal solution of such problems is intractable and thus it cannot be solved in polynomial time, so we use heuristics solutions, namely: genetic algorithms, minimax algorithms, machine learning algorithms, and interpolation algorithms. Also we carry out a case study with real data that were obtained through a series of surveys using a web platform, specifically Feebbo, allowing us to obtain results on the preferences of more than 500 respondents. The survey questions focused on a particular type of product, in our case is mobile phones.