Evaluación y Optimización de la Inversión en Medios Publicitarios

dc.contributor.advisorSierra, Javier Mauricio
dc.contributor.authorContreras Rodriguez, Nicolás
dc.contributor.corporatenameUniversidad Santo Tomásspa
dc.contributor.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001567974
dc.contributor.googlescholarhttps://scholar.google.com/citations?hl=es&user=WPVb1csAAAAJ
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0009-0003-5914-4156
dc.date.accessioned2024-10-09T16:16:20Z
dc.date.available2024-10-09T16:16:20Z
dc.date.issued2024-06-09
dc.descriptionEn un entorno económico volátil, muchas instituciones financieras han observado fluctuaciones considerables en los precios de sus acciones tras el lanzamiento de campañas publicitarias digitales. Aunque estas campañas aumentan el reconocimiento de la marca, a menudo están asociadas con una notable volatilidad en el mercado. Este fenómeno subraya la importancia de alinear estratégicamente los esfuerzos de marketing con los objetivos financieros para mitigar riesgos y aprovechar oportunidades. El marketing en el sector bancario es crucial no solo para atraer nuevos clientes, sino también para mantener la lealtad de los actuales y mejorar la percepción de la marca. Las inversiones en marketing pueden influir directamente en el precio de las acciones. Este estudio analizará cómo las inversiones en distintos medios publicitarios impactan específicamente en el rendimiento de las acciones de las instituciones financieras. Se recopilarán datos detallados sobre inversiones publicitarias y precios de las acciones. Estos datos serán analizados para prever y optimizar el impacto a largo plazo. Además, se aplicarán métodos de optimización para determinar la mejor asignación del portafolio publicitario y minimizar el riesgo. Un aspecto crucial es la sensibilidad y robustez del modelo. Se probarán varios enfoques y técnicas para asegurar que las recomendaciones finales sean fiables y prácticas. Se evaluarán diversas metodologías para ofrecer una visión integral. Los resultados proporcionarán insights valiosos sobre cómo maximizar el retorno de la inversión en marketing y mejorar el rendimiento financiero mediante una estrategia bien planificada. En resumen, se busca vincular los esfuerzos de marketing con el rendimiento de las acciones desde un punto de vista estadístico, ofrecien do recomendaciones prácticas basadas en datos para mejorar la eficacia de las inversiones publicitarias y fortalecer la posición competitiva en el mercado, así como resultados y procedimientos estadísticos.spa
dc.description.abstractIn a volatile economic environment, many financial institutions have seen considerable fluctuations in their share prices following the launch of digital advertising campaigns. in their share prices following the launch of digital advertising campaigns. While these campaigns increase brand recognition, they are often associated with significant volatility in the market. This phenomenon underscores the importance of strategically aligning marketing efforts with financial objectives to mitigate risks and take advantage of opportunities. financial objectives in order to mitigate risks and take advantage of opportunities. Marketing in the banking sector is crucial not only for attracting new customers, but also for maintaining the loyalty of current and improving loyalty of existing customers and improve brand perception. Marketing investments can directly influence share price. directly influence stock prices. This study will analyze how investments in different advertising media specifically impact the stock performance of financial institutions. stock performance of financial institutions. Detailed data will be collected on advertising investments and stock prices. and stock prices will be collected. This data will be analyzed to forecast and optimize the long-term impact. long-term impact. In addition, optimization methods will be applied to determine the best allocation of the advertising portfolio and minimize risk. portfolio and minimize risk. A crucial aspect is the sensitivity and robustness of the model. Various approaches and techniques will be tested to ensure that the final recommendations are reliable and practical. Various methodologies will be evaluated to provide a holistic view. The results will provide valuable insights on how to maximize the return on marketing investment and improve financial performance through a well-planned strategy. In summary, the aim is to link marketing efforts with stock performance from a statistical point of view, offering practical data-driven recommendations to improve the effectiveness of advertising investments and strengthen the competitive position in the marketplace, as well as statistical results and procedures.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameProfesional en estadísticaspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationContreras Rodríguez, N. (2024). Evaluación y Optimización de la Inversión en Medios Publicitario. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás].Repositorio Institucional.spa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.usta.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/58289
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.publisher.branchCRAI-USTA Bogotáspa
dc.publisher.facultyFacultad de estadísticaspa
dc.publisher.programRregrado estadísticaspa
dc.relation.referencesAarts, E., & Korst, J. (1988). Simulated Annealing and Boltzmann Machines: A Stochastic Approach to Combinatorial Optimization and Neural Computing. John Wiley & Sons.spa
dc.relation.referencesBertsimas, D., & Tsitsiklis, J. N. (1993). Simulated Annealing. Statistical Science, 8(1), 10-15.spa
dc.relation.referencesDeb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algo rithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), 182-197.spa
dc.relation.referencesGuerreiro, R., Rita, P., & Trigueiros, D. (2016). A Data Mining Approach for the Evaluation of Credit Card Risk in Banks. International Journal of Information Management, 36(6), 1201-1217.spa
dc.relation.referencesHanssens, D. M., & Parsons, L. J. (2007). Quantitative Marketing and Marketing Management. Cambridge University Press.spa
dc.relation.referencesHolland, J. H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press.spa
dc.relation.referencesHolland, J. H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press. Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D., & Vecchi, M. P. (1983). Optimization by Simulated Annealing. Science, 220(4598), 671-680.spa
dc.relation.referencesKotler, P., & Keller, K. L. (2016). Marketing Management. Pearsonspa
dc.relation.referencesLilien, G. L., & Rangaswamy, A. (2004). Marketing Engineering: Computer-Assisted Marketing Analysis and Planning. Prentice Hallspa
dc.relation.referencesLuna Ramírez, S., & Tamayo Jaramillo, M. (2015). Aplicación del Modelo Black-Litterman al Merca do de Renta Variable Colombiano. Práctica Investigativa 2015-2, Universidad EAFIT. Recuperado de /mnt/data/aplicacion-modelo-black-litterman-mercado-renta.pdfspa
dc.relation.referencesMarkowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91.spa
dc.relation.referencesPauwels, K., & Joshi, A. (2016). The Handbook of Marketing Analytics: Methods and Applications in Marketing Management, Public Policy, and Litigation Support. Edward Elgar Publishing.spa
dc.relation.referencesResearch & Analytics. (2020). Metodología MMM: Accelerator Media Brands. Research & Analytics Colom bia. Recuperado de /mnt/data/Metodología MMM-Accelerator Media Brands (2).pdfspa
dc.relation.referencesResearch & Analytics. (2023). Bayesian MMM Models. Research & Analytics Colombia. Recuperado de /mnt/data/Bayesian MMM Models (2).pdfspa
dc.relation.referencesRobyn API Documentation. (2023). Recuperado de https://facebookexperimental.github.io/Robyn/docs/ robyn-api/spa
dc.relation.referencesRust, R. T., Ambler, T., Carpenter, G. S., Kumar, V., & Srivastava, R. K. (2004). Measuring Marketing Productivity: Current Knowledge and Future Directions. Journal of Marketing, 68(4), 76-89.spa
dc.relation.referencesTowards Data Science. (2023). A New Coefficient of Correlation. Recuperado de https://towardsdatascience. com/a-new-coefficient-of-correlation-64ae4f260310spa
dc.relation.referencesTowards Data Science. (2023). Why You Should Never Use Cross-Validation. Recuperado de https: //towardsdatascience.com/why-you-should-never-use-cross-validation-4360d42456acspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subject.lembEstadísticaspa
dc.subject.lembEntidad Financieraspa
dc.subject.lembCampañas Publicitariasspa
dc.subject.proposalOptimizaciónspa
dc.subject.proposalMedios de publicidadspa
dc.subject.proposalMarkowitzspa
dc.subject.proposalModelosspa
dc.titleEvaluación y Optimización de la Inversión en Medios Publicitariosspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driveinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 3 de 3
Cargando...
Miniatura
Nombre:
2024nicolascontreras
Tamaño:
732.39 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Cargando...
Miniatura
Nombre:
2024cartaaprobaciónfacultad
Tamaño:
341.39 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Cargando...
Miniatura
Nombre:
2024cartaderechosautor
Tamaño:
267.72 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
807 B
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción: