Tutor 1
Osorio Toro, Carlos Andrés
Resumen
La comunicación efectiva con el cliente se ha convertido en una necesidad para las empresas de telecomunicaciones buscando optimizar los recursos y potencializar los resultados generados por los procesos internos que tienen, tales como modelos para mejorar la experiencia del cliente, fidelizarlo y directamente aumentar las ganancias de la compañía, mediante la ejecución de las campañas de forma tal que se alcancen los objetivos creando un vínculo con el usuario. Una de las principales formas de tener un contacto con el cliente es mediante los call center que actualmente tienen un crecimiento exponencial para satisfacer los requerimientos de contactabilidad de la industria, creando la necesidad de que su labor sea optimizada por medio de la toma de decisiones a partir de datos, apoyados en herramientas de analítica y estadística descriptiva, para cumplir con los objetivos que como centro de contacto le son asignados. Donde mediante herramientas de machine learning y estadística descriptiva convergen al aplicar las mismas técnicas de análisis para dar respuesta a una necesidad. Para el caso de estudio se hace uso de estas herramientas, enfocados hacia algoritmos de clasificación, como lo es k-means para identificar la mejor hora de llamada.
Resumen en lengua extranjera 1
Effective communication with the customer has become a necessity for telecommunications companies searching to optimize resources and potentiate the results generated by the internal processes they have, such as models to improve the customer experience, build customer loyalty and directly increase the company's profits, through the execution of campaigns in such a way that the objectives are achieved by creating a link with the user. One of the main ways to have a contact with the customer is through call centers that currently have an exponential growth to meet the requirements of contactability of the industry, creating the need for their work to be optimized by making decisions based on data, supported by analytical tools and descriptive statistics, to meet the objectives that are assigned as a contact center.
Palabras clave
Aprendizaje automático, Telecomunicaciones, Toma de decisiones, Investigación de mercados, Atención al cliente
Tipo de documento
Tesis de maestría
Licencia Creative Commons
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Fecha de elaboración
2023
Programa académico
Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios
Facultad
Escuela de Negocios
Citación recomendada
Pulido Gutiérrez, R. A., & Cruz Parada, M. J. (2023). Predicción del horario de contactabilidad de clientes a partir de un modelo de Machine Learning. Retrieved from https://ciencia.lasalle.edu.co/maest_analitica_inteligencia_negocios/10
Publisher
Universidad de La Salle. Escuela de Negocios. Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios