Ingeniería Industrial Comercial
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Browsing Ingeniería Industrial Comercial by Subject "Comportamiento del consumidor"
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Item Open Access Modelo de Machine Learning para la segmentación automática de clientes según su perfil de compra del canal de venta interna en Molitalia(Universidad ESAN, 2021) Bernuy Murriel, Astrid Carolina; Manza Briceño, Mirella Maribel; Garay Macukachi, Jessica Diyanira; Guillen Aguilar, Yomira Alizon; Juarez Polar, Jefry Romulo; Fabian Arteaga, Junior JohnDebido al COVID-19, la empresa Molitalia redujo sus ventas en los canales internos y externos, esto se debe a que los consumidores han reducido su poder de compra en las categorías de alimentos; por lo cual, Molitalia se ve obligada a mapear soluciones y estrategias que se adapten al nuevo entorno. Siendo uno de los hallazgos la poca capacidad de respuesta a las exigencias y preferencias de los clientes internos. Por ello, este proyecto se centró en el desarrollo de un modelo de segmentación automática de perfiles de compra de los clientes internos, con ello se podrá implementar estrategias que se adapten a las necesidades de los clientes, responder rápidamente a los cambios en la demanda, contar con información a tiempo real del perfil de compra del cliente, agilizar y fortalecer los procesos de venta para beneficio de la organización.Para ello, se desarrollaron diez modelos de Machine Learning usando la técnica de aprendizaje no supervisado “K-Means”. Además, se analizaron y evaluaron los modelos mediante dos validaciones: teórica, mediante el indicador “inercia”; y práctica, por medio del experto de estrategia comercial. Concluyendo que el mejor modelo es el K=4, logrando descubrir cuatro perfiles de clientes internos: Beginners, Middle, Expert, Senior.Item Open Access Técnica de Machine Learning para el cálculo de la probabilidad de fuga de los clientes de la empresa Bitel(Universidad ESAN, 2021) Bernachea Collazos, Carla Benedicta; Chilet Paisig, Edward; Guzmán Fernández, Paola; Inche Contreras, Victor Hugo; Leon Munive, Johana Mayra; Fabian Arteaga, Junior JhonSegún datos del Banco Mundial, la industria de las telecomunicaciones enfrenta cada año a una fuga de clientes que bordea el 30%. Estudios recientes han mostrado que tanto atributos cuantitativos: cantidad de minutos, mensajes, etc.; así como los cualitativos: edad, sexo, tipo de dispositivo tienen influencia en la fuga de clientes. En base a la literatura encontrada se definieron dos tipos de variables: demográficas y del comportamiento del consumidor las cuales son útiles para realizar la predicción de permanencia del cliente. Es por eso que haciendo uso de la técnica de regresión logística, se busca predecir la probabilidad de fuga de los clientes (Churn) de la empresa Bitel. Se realizó un exhaustivo trabajo de preprocesamiento y se llegó a entrenar un modelo de regresión logística con un accuracy score de 88%