Modelo de análisis predictivo para la identificación de clientes con tendencia a la deserción.

La industria colombiana requiere de una alta oferta de envases y empaques para cubrir las necesidades del sector industrial, por esta razón, en el país existen numerosas empresas que fabrican o comercializan este tipo de productos, lo que genera un mercado altamente dinámico y competitivo. Sin embar...

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Autores:

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2023

Institución:: Universidad del Rosario

Repositorio:: Repositorio EdocUR - U. Rosario

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description	La industria colombiana requiere de una alta oferta de envases y empaques para cubrir las necesidades del sector industrial, por esta razón, en el país existen numerosas empresas que fabrican o comercializan este tipo de productos, lo que genera un mercado altamente dinámico y competitivo. Sin embargo, debido a esta situación, resulta difícil asegurar la fidelidad y continuidad en las compras por parte de los clientes. Lo que lleva a la empresa a perder al año en promedio un 19% de los clientes anualmente. A pesar de esta perdida, también se observa una constante afluencia de nuevos clientes que, en cierta medida, compensan a aquellos que han dejado de comprar.
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A pesar de esta perdida, también se observa una constante afluencia de nuevos clientes que, en cierta medida, compensan a aquellos que han dejado de comprar.The Colombian industry requires a substantial supply of containers and packaging to meet the needs of the industrial sector. Consequently, there is a significant number of companies in the country involved in the manufacturing or marketing of such products, contributing to a highly dynamic and competitive market. Maintaining customer loyalty and ensuring consistent purchasing patterns can be challenging as a result. On average, the company loses 19% of its customers annually. However, there is a constant influx of new customers that partially offset the ones who have discontinued their purchases.104application/pdfhttps://doi.org/10.48713/10336_40210 https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/40210spaUniversidad del RosarioEscuela de AdministraciónEscuela de Ingeniería, Ciencia y TecnologíaMaestría en Business AnalyticsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalAbierto (Texto Completo)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Asociación Colombiana de la industria de la comunicación grafica. (2021). Perfil envases y empaques. https://andigraf.com.co/wp-content/uploads/2021/03/Envases-y-Empaques-2021.pdfBirant, D. (2011). Data Mining Using RFM Analysis. En K. Funatsu (Ed.), Knowledge-Oriented Applications in Data Mining (pp. 91–108). InTech. https://doi.org/10.5772/13683García, D. L., Nebot, À., & Vellido, A. (2017). Intelligent data analysis approaches to churn as a business problem: A survey. Knowledge and Information Systems, 51(3), 719–774. https://doi.org/10.1007/s10115-016-0995-zIBM. (2021, agosto 17). https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=dm-crisp-help-overviewMedina Merino, R. F., & Ñique Chacón, C. I. (2017). Bosques aleatorios como extensión de los árboles de clasificación con los programas R y Python. Interfases, 10, 165–189.Quiroa, M. (2022, abril 1). Marketing industrial. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/marketing-industrial.htmlSharma, P. P. M. (2019, noviembre 8). Customer Segmentation using RFM Analysis. data analytics edge. https://dataanalyticsedge.com/2019/11/08/customer-segmentation-using-rfm-analysis-using-r/Torres Valverde, E. P., & Padilla Rivadeneira, G. S. (2013). Medición de la intención de compra con base en un modelo de regresión logística de productos de consumo masivo. [BachelorThesis]. http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/5772Asociación Colombiana de la industria de la comunicación grafica. (2021). Perfil envases y empaques. https://andigraf.com.co/wp-content/uploads/2021/03/Envases-y-Empaques-2021.pdf Birant, D. (2011). Data Mining Using RFM Analysis. En K. Funatsu (Ed.), Knowledge-Oriented Applications in Data Mining (pp. 91–108). InTech. https://doi.org/10.5772/13683 García, D. L., Nebot, À., & Vellido, A. (2017). Intelligent data analysis approaches to churn as a business problem: A survey. Knowledge and Information Systems, 51(3), 719–774. https://doi.org/10.1007/s10115-016-0995-z IBM. (2021, agosto 17). https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=dm-crisp-help-overview Medina Merino, R. F., & Ñique Chacón, C. I. (2017). Bosques aleatorios como extensión de los árboles de clasificación con los programas R y Python. Interfases, 10, 165–189. Quiroa, M. (2022, abril 1). Marketing industrial. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/marketing-industrial.html Sharma, P. P. M. (2019, noviembre 8). 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En Wikipedia, la enciclopedia libre. https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Curva_ROC&oldid=145650383instname:Universidad del Rosarioreponame:Repositorio Institucional EdocURIndustria colombianaabastecimientoenvasesempaquesmercado dinámicofidelización de clientesretención de clientespasos analíticoscomportamiento de comprachurn de clientesColombian industrysupplycontainerspackagingdynamic marketcustomer loyaltycustomer retentionanalytical stepspurchasing behaviorcustomer churnModelo de análisis predictivo para la identificación de clientes con tendencia a la deserción.Predictive analytics model for the identification of customers with a tendency to churn.bachelorThesisTrabajo de gradoTrabajo de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fEscuela de AdministraciónORIGINALModelo-de-analisis-Patarroyo-Velasco-Victor-Santiago-2023.pdfModelo-de-analisis-Patarroyo-Velasco-Victor-Santiago-2023.pdfapplication/pdf2249873https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/f942f521-5b94-4355-880d-9059249f9378/download14df1e0e2bd749b19e20873db8c41639MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1483https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/91021de5-a9fc-49d9-9cbc-777ccc18cc93/downloadb2825df9f458e9d5d96ee8b7cd74fde6MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8899https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/e57d9122-3af1-462e-b39d-fa2e7810d9a0/download3b6ce8e9e36c89875e8cf39962fe8920MD53TEXTModelo-de-analisis-Patarroyo-Velasco-Victor-Santiago-2023.pdf.txtModelo-de-analisis-Patarroyo-Velasco-Victor-Santiago-2023.pdf.txtExtracted texttext/plain101475https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/773f11a2-ab2b-4a76-a114-6677602d959f/downloadb39183bb548d181a6a7553e55d2b78e5MD54THUMBNAILModelo-de-analisis-Patarroyo-Velasco-Victor-Santiago-2023.pdf.jpgModelo-de-analisis-Patarroyo-Velasco-Victor-Santiago-2023.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2290https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/6b29b44a-cdde-4820-b4fc-5132da46042e/download594c98d5f32f0f1d244183214be23b7eMD5510336/40210oai:repository.urosario.edu.co:10336/402102023-07-25 03:02:15.579http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttps://repository.urosario.edu.coRepositorio institucional EdocURedocur@urosario.edu.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