Modelo para la estimación de la demanda operativa según el perfil del cliente de una empresa de telecomunicaciones
La demanda operativa de una empresa de telecomunicaciones corresponde a las solicitudes de servicio del cliente que deben ser atendidas en campo, generalmente la casa del cliente. Los servicios que usualmente se atienden son el reemplazo de equipos y revisiones de instalaciones de red, entre otros....
- Autores:
-
Jiménez Avalos, Kelly Johanna
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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- Palabra clave:
- 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - Sistemas
Investigación operacional
Operational demand
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Operational demand
Demanda operativa
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La demanda operativa de una empresa de telecomunicaciones corresponde a las solicitudes de servicio del cliente que deben ser atendidas en campo, generalmente la casa del cliente. Los servicios que usualmente se atienden son el reemplazo de equipos y revisiones de instalaciones de red, entre otros. Estas deben ser atendidas por recurso operativo (técnico) que se desplaza personalmente hasta el lugar donde se ha ocurrido el incidente a atender (solicitud). En el contexto de investigación de operaciones, la atención de estas solicitudes es un problema complejo de asignación de recursos, en el cual es necesario optimizar tiempos de atención y recursos asignados para atender la solicitud; sin embargo, esta es una manera reactiva de abordar el problema que no considera aspectos de planeación de subcontrataciones de recursos adicionales, ni el perfil del cliente; entonces, en este trabajo se propone abordar la situación desde un punto de vista prospectivo, considerando el análisis de la demanda operativa, mediante un modelo para su estimación según la categorización del perfil de cliente de una empresa de telecomunicaciones. Para categorizar el perfil del cliente se utiliza el modelo de RFM (Recencia, Frecuencia y Monto) descrito por (Ching-Hsue & You-Shyang , 2009); mientras que, para analizar prospectivamente la demanda operativa se modela y se estiman determinados modelos de procesos del negocio siguiendo la metodología de Business Process Management (BPM) (Trilles Farrington, 2011). Los modelos encontrados evidencian que es posible analizar integralmente la demanda operativa y que la incorporación del perfilado del cliente en su análisis adiciona información relevante para tomar decisiones respecto a la atención de las solicitudes. (texto tomado de la fuente) |
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En el contexto de investigación de operaciones, la atención de estas solicitudes es un problema complejo de asignación de recursos, en el cual es necesario optimizar tiempos de atención y recursos asignados para atender la solicitud; sin embargo, esta es una manera reactiva de abordar el problema que no considera aspectos de planeación de subcontrataciones de recursos adicionales, ni el perfil del cliente; entonces, en este trabajo se propone abordar la situación desde un punto de vista prospectivo, considerando el análisis de la demanda operativa, mediante un modelo para su estimación según la categorización del perfil de cliente de una empresa de telecomunicaciones. Para categorizar el perfil del cliente se utiliza el modelo de RFM (Recencia, Frecuencia y Monto) descrito por (Ching-Hsue & You-Shyang , 2009); mientras que, para analizar prospectivamente la demanda operativa se modela y se estiman determinados modelos de procesos del negocio siguiendo la metodología de Business Process Management (BPM) (Trilles Farrington, 2011). Los modelos encontrados evidencian que es posible analizar integralmente la demanda operativa y que la incorporación del perfilado del cliente en su análisis adiciona información relevante para tomar decisiones respecto a la atención de las solicitudes. (texto tomado de la fuente)La demanda operativa de una empresa de telecomunicaciones corresponde a las solicitudes de servicio del cliente que deben ser atendidas en campo, generalmente la casa del cliente. Los servicios que usualmente se atienden son el reemplazo de equipos y revisiones de instalaciones de red, entre otros. Estas deben ser atendidas por recurso operativo (técnico) que se desplaza personalmente hasta el lugar donde se ha ocurrido el incidente a atender (solicitud). En el contexto de investigación de operaciones, la atención de estas solicitudes es un problema complejo de asignación de recursos, en el cual es necesario optimizar tiempos de atención y recursos asignados para atender la solicitud; sin embargo, esta es una manera reactiva de abordar el problema que no considera aspectos de planeación de subcontrataciones de recursos adicionales, ni el perfil del cliente; entonces, en este trabajo se propone abordar la situación desde un punto de vista prospectivo, considerando el análisis de la demanda operativa, mediante un modelo para su estimación según la categorización del perfil de cliente de una empresa de telecomunicaciones. Para categorizar el perfil del cliente se utiliza el modelo de RFM (Recencia, Frecuencia y Monto) descrito por (Ching-Hsue & You-Shyang , 2009); mientras que, para analizar prospectivamente la demanda operativa se modela y se estiman determinados modelos de procesos del negocio siguiendo la metodología de Business Process Management (BPM) (Trilles Farrington, 2011). 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A., Molero-Castillo, G., & Rojano, R. (2015). Hacia un nuevo proceso de minería de datos. Pistas Educativas, Instituto Tecnológico de Celaya, No. 114.Bizagi. (2021). Obtenido de https://www.bizagi.com/en/platform/modelerBizagi User guide Studio. (2021). Obtenido de https://help.bizagi.com/bpm-suite/es/Bonet Borjas, C. (2005). LEY DE PARETO APLICADA A LA FIABILIDAD. Revista de Ingeniería Mecánica, vol. 8, núm. 3, 1-9.Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C., & Wirth, R. (2000). CRISP-DM 1.0 step-by-step data mining guide. Thechnical report.Ching-Hsue, C., & You-Shyang , C. (2009). Classifying the segmentation of customer value via RFM model and RS theory. En Expert Systems with Applications (págs. 4176-4184). Yunlin: National Yunlin University of Science and Technology.Córdova , M., & Cinthia, N. (2015). Modelamiento y simulación de la optimización del proceso de generación de facturas utilizando metodología BPM BIZAGI. 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Una revisión y dirección futura de inteligencia empresarial, análisis y ciencia de datos ágiles. Revista Internacional de Gestión de la Información, 700 - 710.Ley 1581 de 2012 - Ley Estatutaria de Hábeas Data. (2012). Ley Estatutaria de Hábeas Data.López Espindola, M., Martínez Alcántara, A., & Guzmán Arenas, A. (2006). Reglas heurísticas: Alternativa para la depuración de reglas de asociación interesantes. México, D.F.: Centro de investigación en computación, Instituto Politécnico Nacional, . Obtenido de Instituto Politécnico Nacional, Centro de investigación en computación.Maria, A. (1997). INTRODUCTION TO MODELING AND SIMULATION. (págs. 7-13). Binghamton, NY: University of New York at Binghamton.Newell, F. (1997). The new rules of marketing: How to use one-to-one relationship marketing to be the leader in your industry. New York: McGraw-Hills Companies Inc.OMG, O. M. (2013). Object Management Group (OMG). Obtenido de https://www.omg.org/spec/BPMN/2.0.2/About-BPMN/Robledo, P. (2011). Introducción. En El Libro del BPM 2011 (Tecnologías, Conceptos, Enfoques Metodológicos y Estándares) (págs. 6-7). Las Rozas, Madrid, España: Centro de Encuentro BPM, s.l. ( Club BPM ).Ruiz Hernández, B., Huerta, A., & Armando, J. (2013). La relación entre la variable aleatoria y la variable estadística: un análisis epistemológico disciplinar. Tecnológico de Monterrey, 383-390.Schijns, J., & Schröder, G. (1996). Segment selection by relationship strength. Journal of Direct Marketing, 69-79.Sokolova, M., & Lapalme, G. (2009). A systematic analysis of performance measures for classification tasks. Information Processing and Management, 427–437.Stone, B. (1995). Successful direct marketing methods. Lincolnwood: NTC Business Books.The R Foundation . (31 de 03 de 2021). R-project. Obtenido de https://www.r-project.org/Trilles Farrington, P. (2011). La Evolución del BPM. En El libro del BPM (Tecnologías, Conceptos, Enfoques Metodológicos y Estándares) (págs. 9-16). Las Rozas, Madrid, España: Centro de Encuentro BPM, s.l. ( Club BPM ).Wu, J., & Lin, Z. (2005). Research on customer segmentation model by clustering. ACM International Conference Proceeding Series, pág. 113.EstudiantesORIGINAL1128400689.2021.pdf1128400689.2021.pdfTesis Maestría en Ingeniería - Ingeniería Analíticaapplication/pdf633835https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81126/1/1128400689.2021.pdfe886ad891245cc9f626774302ea68648MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84074https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81126/2/license.txt8153f7789df02f0a4c9e079953658ab2MD52THUMBNAIL1128400689.2021.pdf.jpg1128400689.2021.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4941https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81126/3/1128400689.2021.pdf.jpgd07b193d6d6dec8be8779e1c0c21b0f5MD53unal/81126oai:repositorio.unal.edu.co:unal/811262024-08-03 23:10:54.545Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.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