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Optimización del Sistema de Toma de Decisiones para Estrategias Publicitarias de Pequeñas Empresas-Enfocándose en la Empresa A

Autores: Jeong, Jihoon; Hong, Dongchul; Youm, Sekyoung

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Optimización del Sistema de Toma de Decisiones para Estrategias Publicitarias de Pequeñas Empresas-Enfocándose en la Empresa A


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Covid-19
Pequeñas empresas
Costos de publicidad
Análisis de optimización
Sistema de toma de decisiones
Modelado de simulación

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En la era post-COVID-19, se espera que las tasas de fundación de microempresas y startups aumenten debido a las bajas tasas de empleo juvenil y al aumento de jubilaciones de los baby boomers. Por lo tanto, se prevé que la proporción de pequeñas empresas entre todas las empresas crezca. El cambio rápido en los patrones de consumo debido a la pandemia de COVID-19 ha acelerado la entrada de pequeñas empresas en el mercado de publicidad en línea. Sin embargo, los costos publicitarios que se gastan en la gestión de los negocios ocupan una gran parte de sus presupuestos de ventas debido a la intensa competencia y a las diversas plataformas publicitarias. Este estudio examina el sistema de toma de decisiones para optimizar los gastos publicitarios considerando la diferencia en los costos publicitarios dependiendo de los diferentes tipos de medios y palabras clave, basándose en presupuestos publicitarios limitados para una gestión estable de las pequeñas empresas. Con este fin, este estudio modeló el sistema publicitario de la pequeña empresa A (Empresa A) con dinámica de sistemas y utilizó el software de simulación basado en Java AnyLogic. A través del modelado de simulación, realizamos un análisis de optimización de dos escenarios, compradores máximos y costos publicitarios mínimos, en la era post-COVID-19. Basado en los resultados, este estudio pronostica las condiciones para la optimización de la toma de decisiones en cada plataforma publicitaria.

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