Eficiencia del gasto en publicidad analizado a través de datos en Twitter para empresas del sector comercio en el periodo 2018

Abstract

El presente trabajo analiza la eficiencia del gasto en publicidad mediante la condición de Dorfman-Steiner para ochenta y ocho empresas del sector comercio durante el año 2018, generando indicadores de gestión para el marketing digital (KPI’s) empleando técnicas de Machine Learning para el procesamiento de datos provenientes de la red social twitter y relacionándolos con los resultados financieros de estas empresas durante el mismo periodo, a través de una regresión lineal múltiple. En el análisis realizado se encontró un efecto significativo por parte de los indicadores hacia la condición de Dorfman-Steiner para empresas con poca cantidad de tweets, los mayores efectos encontrados se dieron a través de la interacción entre los indicadores concluyendo que, para reducir el nivel de gasto en publicidad se debe apuntar a la propagación y popularidad del contenido que se publica, teniendo en cuenta la calidad del contenido que se divulga