# data[].attributes.body
Se identificaron cuatro grandes factores de motivación: (1) museos con tiendas y salas de historia y tecnología, (2) museos con archivos impresos o electrónicos, (3) museos con grandes espacios de exposición y (4) museos históricos con servicios modernos y espacios para conferencias.

A través del análisis de clúster, se definieron seis segmentos de visitantes, cada uno con preferencias y motivaciones específicas (por ejemplo, comodidad, modernidad, calidad de servicios o riqueza de colecciones).

El análisis discriminante reveló que no existen diferencias significativas en las motivaciones de visita según el sexo ni la frecuencia anual de visitas, lo que sugiere que una estrategia de marketing centralizada puede ser efectiva para públicos diversos.

Sin embargo, algunos segmentos (como el grupo 5) mostraron mayor potencial de rentabilidad, al estar conformados por visitantes más frecuentes e interesados en museos históricos con servicios completos.

# data[].attributes.body
La reunión trata sobre el análisis de motivadores en la construcción de museos utilizando el enfoque de Análisis de Repertorio (RGA) para la gestión del turismo cultural.

Importancia del Análisis de Repertorio en Museos

El estudio destaca la relevancia del Análisis de Repertorio (RGA) para entender las motivaciones de los visitantes de museos.

Se realizó un análisis empírico con 128 estudiantes universitarios.

Se generaron 1345 modelos de interpretación (constructos) que fueron analizados con técnicas estadísticas multivariables.

El RGA ayuda a identificar factores clave para la gestión de museos y el marketing de destinos culturales.

# data[].attributes.body
Analizar los factores que motivan la visita a museos mediante el Análisis de Rejilla (RGA) y técnicas multivariable, con el fin de mejorar la gestión y marketing de museos en Tesalónica, Grecia.

# data[].attributes.body
El estudio utilizó diversas técnicas estadísticas para analizar los datos obtenidos.

Se realizó un análisis empírico con 128 estudiantes universitarios.

Se generaron 1345 modelos de interpretación (constructos) que fueron analizados con técnicas estadísticas multivariables.

El RGA ayuda a identificar factores clave para la gestión de museos y el marketing de destinos culturales.

Se aplicaron análisis de factores, análisis discriminante y análisis de clúster.

Se centró en diez museos importantes de la región de Tesalónica, Grecia.

La muestra consistió en estudiantes con una edad promedio de 21.69 años y una frecuencia media de visitas a museos de 1.98 al año.

# data[].attributes.body
Se identificaron cuatro factores principales que describen diferentes tipos de museos.

1. El primer factor se relaciona con "Museos con tiendas y exposiciones de historia y tecnología".

2. El segundo factor se refiere a "Museos con archivos impresos o electrónicos".

3. El tercer factor describe "Museos con grandes espacios de exhibición".

4. El cuarto factor se centra en "Museos de historia con servicios modernos".

# data[].attributes.body
El análisis discriminante no mostró diferencias significativas entre grupos de visitantes frecuentes y menos frecuentes.

Wilks’ Lambda fue 0.991, indicando similitudes entre los grupos.

Solo el 55.7% de los casos se clasificaron correctamente, lo que es inferior al porcentaje normal del 86%.

# data[].attributes.headline
Segmentación de Visitantes mediante Análisis de Clúster

# data[].attributes.subject
Segmentación de Visitantes mediante Análisis de Clúster

# data[].attributes.body
Se identificaron seis grupos de visitantes con características y preferencias distintas.

El grupo 1 (20.6%) incluye principalmente estudiantes femeninas que visitan museos de fotografía y cine.

El grupo 2 (14.6%) prefiere el Museo de la Torre Blanca y los museos arqueológicos.

El grupo 3 (19.3%) está compuesto por estudiantes que disfrutan de museos de guerra y tecnología.

El grupo 4 (14.2%) se interesa por museos de cine y tecnología.

El grupo 5 (19.1%) incluye a visitantes frecuentes de museos históricos y de guerra.

El grupo 6 (12.2%) se enfoca en museos arqueológicos y bizantinos.

# data[].attributes.body
El análisis multivariable proporciona información valiosa sobre las fortalezas y debilidades de los museos según las percepciones de los estudiantes universitarios.

Se utilizan pares de contraste de constructos para identificar motivadores de visita.

Los visitantes frecuentes valoran la comodidad como un factor clave en su elección de museos.

La comodidad debe ser un enfoque central en la estrategia de marketing de los museos.

# data[].attributes.headline
Elementos del Producto Conceptual del Museo

# data[].attributes.subject
Elementos del Producto Conceptual del Museo

# data[].attributes.body
Los elementos clave que los museos deben promover para diferenciarse de la competencia son discutidos.

Se destacan características como la colección rica, la accesibilidad y la modernidad de las instalaciones.

Los museos deben ofrecer servicios de calidad y exhibiciones fáciles de entender.

La atención al cliente y la amabilidad del personal son esenciales para atraer visitantes.

# data[].attributes.body
Un cluster es un grupo de visitantes con percepciones y preferencias similares hacia los museos, identificado mediante análisis estadístico. En esta investigación, se formaron 6 clusters a partir de cómo los estudiantes valoran factores como modernidad, espacios amplios o servicios. Esto permite segmentar al público y diseñar estrategias de marketing más específicas y efectivas.

# data[].attributes.headline
Tabla 5 y 6- Lambda y Clasificación de resultados. 

# data[].attributes.subject
Tabla 5 y 6- Lambda y Clasificación de resultados. 

# data[].attributes.body
Se presentan recomendaciones para mejorar la gestión y el marketing de los museos analizados.

Se sugiere adaptar las ofertas culturales a las preferencias de los diferentes grupos de visitantes.

Es importante mejorar la imagen de los museos en la mente de los visitantes para aumentar la frecuencia de visitas.

Se deben considerar las características demográficas de los visitantes para personalizar las estrategias de marketing.

# data[].attributes.headline
Tabla 8 y 9- Distancia final clusters y ANOVA.  

# data[].attributes.subject
Tabla 8 y 9- Distancia final clusters y ANOVA.  

# data[].attributes.headline
Tabla 10- Numero de casos entre cluster. 

# data[].attributes.subject
Tabla 10- Numero de casos entre cluster. 

# data[].attributes.body
Se sugieren estrategias de marketing específicas para diferentes grupos de museos basadas en el análisis de datos.

Se recomienda una estrategia de marketing centralizada para atraer a todos los estudiantes.

Los museos con características históricas son más visitados por estudiantes mayores.

Se sugiere un enfoque selectivo para atraer a visitantes frecuentes de grupos específicos.

# data[].attributes.headline
Conclusiones sobre el Análisis de Visitantes

# data[].attributes.subject
Conclusiones sobre el Análisis de Visitantes

# data[].attributes.body
En relación con el género, la mayoría de los participantes fueron mujeres (69.3%), lo que refleja una mayor presencia femenina en la muestra. Sin embargo, el análisis discriminante demostró que las percepciones y motivaciones de visita no difieren sustancialmente entre hombres y mujeres. Es decir, tanto unos como otros valoran atributos similares de los museos (comodidad, modernidad, riqueza de colecciones, servicios complementarios, etc.).

Respecto a la edad, la media fue de 21.7 años, con una concentración de estudiantes jóvenes (21-22 años). Aun dentro de este rango reducido, se observó cierta segmentación:

Los grupos más jóvenes (21-22 años) se inclinan hacia museos de carácter tecnológico, de cine y con experiencias modernas e interactivas.

Los estudiantes de mayor edad dentro de la muestra (23-27 años) mostraron mayor interés por museos históricos, arqueológicos y con colecciones tradicionales, valorando más la riqueza del contenido cultural y los servicios complementarios.

# data[].attributes.headline
Tabla 11- Identificación de clusters y variables. 

# data[].attributes.subject
Tabla 11- Identificación de clusters y variables. 

# data[].attributes.body
El estudio confirma la utilidad de la Repertory Grid Analysis y de los métodos multivariables para segmentar al público de museos y comprender sus motivaciones. Esta aproximación permite ir más allá de los simples datos demográficos, destacando percepciones subjetivas que influyen en la decisión de visitar un museo. Para la gestión cultural, los hallazgos sugieren que las estrategias de marketing deben enfocarse tanto en atributos centrales (comodidad, modernidad, accesibilidad) como en valores añadidos (servicios, riqueza de colecciones, interacción con el visitante). Además, aunque una estrategia general puede cubrir a la mayoría del público, la identificación de segmentos específicos permite desarrollar acciones focalizadas que potencien la asistencia y fidelización de ciertos grupos de visitantes.

# data[].attributes.headline
Construcción conceptual de los servicios que consideran los visitantes más importantes en un museo. 

# data[].attributes.subject
Construcción conceptual de los servicios que consideran los visitantes más importantes en un museo. 