CASO BIG DATA EN GAP

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ESCUELA DE POSGRADO

PROGRAMA ACADEMICO DE MAESTRIA EN ADMINISTRACION DE NEGOCIOS - MBA

CASO BIG DATA EN GAP

AUTORES:

Cieza Bravo,Tania Elizabeth

Fernández Piscoya, Ruth Nataly

Granados Rodríguez, Luis Antonio

Villanueva Millan, Maria Del Carmen

DOCENTE:

Mgtr. Jorge Armando Rubiños Montero

CHICLAYO - PERÚ

2021

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P1. PROS Y CONTRAS DE LA DISVINCULACION DEL DIRECTOR CREATIVO

P2. PREDECIR PREFERENCIAS DE LA MODA DE LOS CONSUMIDORES

Claro que podemos predecir las preferencias de la moda de los consumidores basándonos en su historial de compras, gustos y preferencias, también a través de cuestionarios que hayan llenado con preguntas que apunten hacia la orientación del consumidor. Cabe resaltar que todo lo antes mencionado no es 100% seguro, pero si nos sirve de mucha ayuda para tomar decisiones cruciales a las que nos estamos enfrentando ya que tenemos mucha información valiosa que proviene de una fuente directa ya que nuestros mismos consumidores son las que nos la proporcionan. La big data es una herramienta excelente que nos va a permitir tener una idea clara con bases cuantitativas y cualitativas que nos va ayudar a desarrollar nuevos productos, diseñar anuncios y tomar decisiones en cuanto a precios.

P3. PERMITIR QUE GAP SEA VENDIDO A AMAZON

Sí, debido al incremento del comercio electrónico y a que los consumidores estaban optando por el cambio de sus compras en tiendas físicas a canales digitales, teniendo en cuenta que el 19% de la indumentaria en EE.UU. se vendió a través de internet en el año 2016.

Decidir vender a través de Amazon le permitirá ingresar a nuevos mercados masivos, ya que esta plataforma es una de las más utilizadas a nivel mundial; en consecuencia, ayudará a tener mayores ingresos y proporcionará datos adicionales sobre el comportamiento del cliente para la toma de decisiones de GAP.

P4. FINES DEL USO DE BIG DATA

Es correcto usar la big data para fines comerciales pues es una buena herramienta para la segmentación de clientes y base para la toma de decisiones, puesto que se maneja la información de una forma más dinámica y se optimiza los recursos al analizar y predecir el comportamiento, gustos y necesidades que el usuario tendrá en la red.

Sin embargo, al tener un exceso de datos, se debe tener la capacidad de extraer y discernir los datos de utilidad. Asimismo, tener cuidado con la vulnerabilidad de esta información y considerar siempre los protocolos de protección.

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