Aplicación de los mapas auto-organizados (SOM) en identificación del valor del cliente para facilitar la selección de los más valiosos
La medición del valor de los clientes se ha tornado en un tema clave para el desarrollo y mantenimiento de relaciones rentables a largo plazo entre las empresas y clientes (Stahl, Matzler, & Hinterhuber, 2003). Es por esto que la segmentación de mercados ayuda a las organizaciones a solucionar e...
- Autores:
-
Ramos Gastaldi, Tayná Lorena
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad del Valle
- Repositorio:
- Repositorio Digital Univalle
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/17413
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10893/17413
- Palabra clave:
- Redes neuronales artificiales
Mapas de Kohonen
Segmentación de clientes
Valor del cliente (CLV)
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- openAccess
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La medición del valor de los clientes se ha tornado en un tema clave para el desarrollo y mantenimiento de relaciones rentables a largo plazo entre las empresas y clientes (Stahl, Matzler, & Hinterhuber, 2003). Es por esto que la segmentación de mercados ayuda a las organizaciones a solucionar este problema al proponer una metodología cuyo objetivo es dirigir el producto indicado, al cliente correcto, en el momento adecuado. El presente trabajo de grado propone analizar la aplicación del método de segmentación de clientes por medio de Redes Neuronales, método que ha sido poco abordado en el ámbito académico colombiano y que ha ganado los últimos años un mayor reconocimiento entre importantes autores alrededor de todo el mundo. Según Smith et al. (2000), durante los últimos años se ha visto una rápida aceptación de las redes neuronales artificiales y su aplicación en la minería de datos, las cuales resultan útiles para resolver una alta gama de problemas de las empresas. Muchos de estos problemas implican tareas que han sido normalmente dominio de los investigadores de operaciones, como la previsión, el modelado, la agrupación y la clasificación. Este trabajo presenta el uso de los Mapas Auto-Organizados de Kohonen (SOM por sus siglas en inglés Self Organizing Maps) como la herramienta desde la investigación de operaciones para procesar la información de los clientes de una Base de Datos y explorar diferentes clasificaciones para apoyar estrategias comerciales en las organizaciones. |
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(2000), durante los últimos años se ha visto una rápida aceptación de las redes neuronales artificiales y su aplicación en la minería de datos, las cuales resultan útiles para resolver una alta gama de problemas de las empresas. Muchos de estos problemas implican tareas que han sido normalmente dominio de los investigadores de operaciones, como la previsión, el modelado, la agrupación y la clasificación. Este trabajo presenta el uso de los Mapas Auto-Organizados de Kohonen (SOM por sus siglas en inglés Self Organizing Maps) como la herramienta desde la investigación de operaciones para procesar la información de los clientes de una Base de Datos y explorar diferentes clasificaciones para apoyar estrategias comerciales en las organizaciones.PregradoINGENIERO(A) EN INDUSTRIAL1 recurso en linea (77 páginas)application/pdfspaUniversidad del ValleColombiaFACULTAD DE INGENIERÍAINGENIERIA INDUSTRIALRedes neuronales artificialesMapas de KohonenSegmentación de clientesValor del cliente (CLV)Aplicación de los mapas auto-organizados (SOM) en identificación del valor del cliente para facilitar la selección de los más valiososTrabajo de grado - 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