La popularidad de las marcas y su valor económico en el marco de las finanzas corporativas: un análisis de aprendizaje máquina

A lo largo del tiempo, la marca ha tomado un papel significativo en el ámbito empresarial, la percepción de la imagen comercial y el valor agregado. Este estudio está enfocado en explorar los componentes del concepto del valor de marca a partir de un diagnóstico y técnicas de aprendizaje máquina, para desarrollar una serie de modelos asociados a las dimensiones del valor de marca percibido desde un concepto más actual de la popularidad. La metodología de aprendizaje máquina, prioriza la predicción frente a la inferencia. No impone una especificación ni una teoría, a diferencia de la estadística clásica, donde se requiere especificar un modelo; esto representa una forma dinámica alternativa para entender cómo uno de los recursos más importantes de las empresas en el mercado está presente, lo que sin duda repercute en la gestión financiera y de riesgos de la empresa. Los resultados obtenidos mediante tres técnicas diferentes de aprendizaje máquina, muestran que las once variables propuestas en el estudio influyen positivamente con diferente intensidad en la popularidad de la marca.

Over time, the brand has played a significant role in the business sphere, the perception of commercial image, and added value. This study is focused on exploring the components of brand value from a diagnosis and machine learning techniques to develop a series of models associated with the dimensions of perceived brand value from a more current concept of popularity. The machine learning methodology prioritizes prediction over inference. Unlike classical statistics, it does not impose a specification or a theory, where a model is required to be specified; this represents an alternative dynamic way to understand how one of the most critical resources of companies is present in the market, which undoubtedly has repercussions on the financial and risk management of the company. The results obtained through three different machine learning techniques show that the eleven variables proposed in the study positively influence brand popularity with different intensities. © 2023 Universidad Nacional Autonoma de Mexico. All rights reserved.