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dc.contributor.advisorRoque Paredes, Ofelia
dc.contributor.authorTristán Gomez, Ludgardo Eder
dc.date.accessioned2019-11-25T16:09:57Z
dc.date.available2019-11-25T16:09:57Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://repositorio.urp.edu.pe/handle/URP/2480
dc.description.abstractEn la actualidad la administradora del fondo de pensiones (AFP) del mercado peruano viene realizando encuestas telefónicas para medir el nivel de servicio que ofrece a sus clientes, se hace uso del Net Promoter Score una metodología que clasifica a los clientes en función a la calificación que brinda a la pregunta: “¿Qué tan probable es que recomiende nuestro producto / servicio / empresa a un amigo o colega?”. La escala de la calificación va del 0 hasta el 10. En este trabajo de tesis se planteó abordar un enfoque no estructurado es decir analizar los comentarios de los clientes con la finalidad de hallar insights que permitan generar los resultados que se buscan, en este trabajo se verán los pasos que se realizaron para identificar los motivos de no recomendación y finalmente pasar por la etapa de revisión de resultados y el modelado, en este caso clasificar los comentarios en función a los tipos de clientes: promotores, neutros y detractores. Entre los principales hallazgos referidos a los motivos de no recomendación se encontró para el grupo de los NEUTROS los conceptos de difundir más la información y mejorar la rentabilidad mientras que para el grupo de los DETRACTORES se tienen los conceptos de mejorar la atención al cliente y reducción de comisiones, por el lado del modelo de clasificación, el que arrojo mejores resultados fue Naive Bayes los siguientes resultados de desempeñando (F1 Score) fueron: para el grupo de Detractores 34.7%, para el grupo de Neutros 57.2% y para el grupo de Promotores 86.6%.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherUniversidad Ricardo Palmaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es_ES
dc.sourceRepositorio Institucional - URPes_ES
dc.sourceUniversidad Ricardo Palmaes_ES
dc.subjectAFPes_ES
dc.subjectNet Promoter Scorees_ES
dc.subjectcomentarioses_ES
dc.subjectmotivoses_ES
dc.subjectpromotoreses_ES
dc.subjectneutroses_ES
dc.subjectdetractoreses_ES
dc.subjectNaive Bayeses_ES
dc.subjectF1 Scorees_ES
dc.titleModelo Predictivo del Índice NPS Basado en Información Textual de Percepción del Servicio al Clientees_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.disciplineMaestría en Ciencia de los Datoses_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Ricardo Palma. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.programMaestría en Ciencia de los Datoses_ES
thesis.degree.nameMaestro en Ciencia de los Datoses_ES


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