Revisión de los modelos de la segmentación de mercado y su importancia en las Pymes

• Autores: Villamil Vera, Edison Antonio, Sánchez Suarez, Julexy Estefanía, Zambrano Alcívar, Katty Gisella, Párraga Zambrano, Lenin Andrés, Bermúdez Cevallos, Rocío
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur
• Repositorio: UNTL-Biotech
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs2.localhost:article/176
• Enlace del recurso: https://revistas.untels.edu.pe/index.php/files/article/view/176
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Segmentación; fidelidad, estrategias de marketing; mercado; grupos

La segmentación de mercado divide a los consumidores en grupos que comparten las mismas características como edad, gustos, ingresos, entre otros. Las empresas que no segmentan correctamente el mercado se les dificulta identificar, definir específicamente los grupos heterogéneos que tienen las mismas necesidades, esto puede afectar negativamente las ventas de los productos y servicios, haciendo que no sean adecuados para los consumidores, además las estrategias de marketing se vuelven ineficaces, impidiéndoles a las empresas tener una ventaja competitiva. Para realizar la investigación se planteó el siguiente objetivo sobre Investigar las técnicas de segmentación de mercado que utilizan las empresas para mejorar la fidelización de clientes, siendo la segmentación de mercado clave en el marketing de las empresas para construir marcas exitosas que conlleven la satisfacción de los clientes y consolidar la fidelidad por mucho tiempo. En la metodología de la investigación, utiliza el enfoque cualitativo al aplicar un análisis reflexivo profundo sobre la segmentación de mercado para llegar a los grupos heterogéneos con sus principales cualidades como la edad, genero, gustos, socioeconomía, entre otros. El tipo de la investigación se basa en el enfoque documental por sus fuentes de información para la investigación como artículos, revistas, sitios web y otros documentos escritos, además, la población de esta investigación está estructurada por las bases de datos como Scielo, Ieee Xplorer, entre otros. En los hallazgos se encuentran todos los modelos que más impacto han tenido como machine learning, redes neuronales, clústeres de K-medias, Siogren siendo de mayor uso por las empresas.