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dc.contributor.advisorRoque Paredes, Ofeliaes_PE
dc.contributor.authorRivera Bardales, John Frankes_PE
dc.date.accessioned2021-03-29T02:45:48Z
dc.date.available2021-03-29T02:45:48Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14138/3486
dc.description.abstractEn este trabajo de tesis se planteó abordar la determinación de la aceptación de un producto financiero basado en la gestión de llamadas a clientes potenciales en una campaña vigente, para ello se usaron algunos algoritmos de aprendizaje automático. El estudio tuvo un enfoque de aprendizaje supervisado donde la variable objetivo es la aprobación del producto financiero y de variables específicas de la gestión. Asimismo con la determinación de la aceptación se buscó generar futuras eficiencias para el área de inteligencia de televentas y tomar mejores decisiones en la gestión de llamadas. Además se analizó si favorece el uso del protocolo de venta basado en el perfil de la gestión. Los datos utilizados pertenecen a un call center propio de una entidad financiera, recolectados en los cuatro primeros meses del 2018. Se contó con variables propias de la base de datos de clientes potenciales a la campaña y otras variables propias de la gestión de llamadas. Para la determinación de la aceptación de un producto financiero se desarrollaron tres modelos mediante algoritmos de aprendizaje automático y se seleccionó el mejor modelo basado en el indicador AUC sin descuidar el indicador de sensibilidad pues interesa al negocio.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Ricardo Palmaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es_PE
dc.subjectaprendizaje supervisado de clasificaciónes_PE
dc.subjecttelemarketinges_PE
dc.subjectproducto financieroes_PE
dc.subjectxgboostes_PE
dc.subjectgbmes_PE
dc.subjectredes neuronaleses_PE
dc.titleDeterminación de la aceptación de un producto financiero basado en la gestión de llamadas a clientes potenciales en una campaña vigente usando algoritmos de aprendizaje automáticoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.disciplineMaestría en Ciencia de los Datoses_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Ricardo Palma. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.programMaestría en Ciencias de los Datosspa
thesis.degree.nameMaestro en Ciencia de los Datoses_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.07.00es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-8280-021Xes_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestroes_PE
renati.discipline612027es_PE
renati.jurorRamos Ponce, Oscar Efraines_PE
renati.jurorCárdenas Garro, José Antonioes_PE
renati.jurorMarticorena Ramos, Walter Edwines_PE
renati.author.dni42896781es_PE
renati.advisor.dni09871166es_PE


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