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Título : Aplicación de minería de datos y RFM para determinar que clientes fidelizar en una empresa de transporte terrestre de pasajeros
Autor : Marchán Pacheco, Julio André
Asesor : Sotelo Villena, Juan Carlos
Palabras clave : Minería de datos;Técnica RFM;Aplicación de técnica RFM
Fecha de publicación : 2019
Editorial : Universidad Nacional de Ingeniería
Resumen : La presente tesis se origina por la necesidad de una empresa de transporte interprovincial de identificar a los clientes a quienes debe prioritariamente fidelizar mediante campañas, elaboradas por la Gerencia de Marketing, esto debido a que el índice de crecimiento de su facturación ha ido disminuyendo en los últimos años, a causa de que los métodos y herramientas utilizados para determinar a estos clientes no han otorgado los resultados esperados. Por este motivo, se plantea utilizar una aplicación basada en minería de datos y técnica RFM con la finalidad de obtener una segmentación basada en el comportamiento de viaje del cliente y en la tipificación de los clientes en función del valor que representa a la compañía en términos del comportamiento de compra. Finalmente, se comprueba que la aplicación del modelo propuesto incrementa la cantidad de clientes a fidelizar en un valor promedio de 95%. Palabras Claves: Minería de datos, Técnica RFM
This thesis was originated from the need of an interprovincial transport company to identify the customers to whom it must primarily loyalty through campaigns, prepared by the Marketing Management, this because the growth rate of its turnover has been decreasing in recent years, because the methods and tools used to determine these clients have not provided the expected results. For this reason, it is proposed to use an application based on data mining and RFM technique to obtain a segmentation based on the customer's travel behavior and the type of customers based on the value that the company represents in terms of of buying behavior. Finally, it is found that the application of the proposed model increases the number of customers to be loyal by an average value of 95%. Key Words: Data Mining, RFM Technique
URI : http://hdl.handle.net/20.500.14076/19058
Derechos: info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
Aparece en las colecciones: Ingeniería de Sistemas

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