Desarrollo de algoritmo de recomendación de SKU para los clientes de Alicorp que cuentan con un canal de atención digital usando técnicas de machine learning

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dc.contributor.advisorFabian Arteaga, Junior Jhon
dc.contributor.authorEspinoza Sutta, Milton
dc.contributor.authorLimachi Pampamallco, Ana Isabel
dc.contributor.authorMelo Locumber, Noe
dc.contributor.authorRodriguez Otiniano, Junior Ricardo
dc.contributor.authorValencia Cañote, Sebastian
dc.date.accessioned2024-06-09T17:50:42Z
dc.date.available2024-06-09T17:50:42Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractSaber qué es lo que quiere el cliente es uno de los retos más grandes que afrontan las empresas en la actualidad. En cuanto al uso de tecnología, las nuevas tendencias que aplican soluciones cuyo objetivo es mejorar, de manera incremental, la capacidad de poder recomendar productos o servicios de manera más exacta. No obstante, para identificar lo que desean los clientes, se necesita una base histórica que nos permita comprender sus necesidades y preferencias. Por ello, este trabajo de investigación se enfoca en el desarrollo de un algoritmo de recomendación que, a través del procesamiento de datos, pueda recomendar productos según el perfil del cliente. La investigación utiliza datos de Alicorp, una empresa peruana líder en consumo masivo, con dos millones de transacciones de ventas de clientes como panaderías, restaurantes y bodegas. Se aplicaron técnicas basadas en reglas como RFM y algoritmos de machine learning como Kmeans, LGBM Classifier y LGBM Ranker en la etapa de modelamiento. Para definir el mejor algoritmo se utilizó una medida de recall promedio de clientes de los productos recomendados. La familia de algoritmos LGBM demostró una precisión superior, destacando el LGBM Ranker que logró un impresionante recall de 0.8950.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12640/3946
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad ESANes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsAtribución-CompartirIgual 2.5 Perú*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/*
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectProcesamiento de datoses_ES
dc.subjectAlgoritmos de recomendaciónes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04es_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04es_ES
dc.titleDesarrollo de algoritmo de recomendación de SKU para los clientes de Alicorp que cuentan con un canal de atención digital usando técnicas de machine learninges_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.type.otherTrabajo de suficiencia profesionales_ES
renati.advisor.dni44749148
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9804-7795es_ES
renati.author.dni73576404
renati.author.dni47960160
renati.author.dni71819523
renati.author.dni70674655
renati.author.dni73650239
renati.discipline613066es_ES
renati.discipline722056es_ES
renati.jurorCastro Gamarra, Giannina Maria
renati.jurorBallon Alvarez, Joseph
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionales_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Industrial y Comerciales_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería de Tecnologías de Información y Sistemases_ES
thesis.degree.grantorUniversidad ESAN. Facultad de Ingenieríaes_ES
thesis.degree.nameIngeniero Industrial y Comerciales_ES
thesis.degree.nameIngeniero de Tecnologías de Información y Sistemases_ES
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