Análisis de datos para la optimización de ventas de Easytech.com
El presente trabajo tiene como objetivo identificar estrategias de ventas mediante analítica de datos para lograr un incremento en las ventas de Easytech.com. Para lograrlo se deben analizar las bases de datos y a partir de estas potenciar sus diferentes canales de ventas y mejorar la fidelización d...
- Autores:
-
Naranjo González, María José
Arroyave Martínez, Jennifer Andrea
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Corporación Universitaria Remington
- Repositorio:
- Repositorio institucional Uniremington
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Metodología CRISP-DM
Power BI
Análisis bases de datos
Recopilación de datos
Comercio electrónico
Estrategias de marketing
Fidelización de clientes
Plataformas digitales
Métricas
Ventas
Análisis de datos
Planificación estratégica
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El presente trabajo tiene como objetivo identificar estrategias de ventas mediante analítica de datos para lograr un incremento en las ventas de Easytech.com. Para lograrlo se deben analizar las bases de datos y a partir de estas potenciar sus diferentes canales de ventas y mejorar la fidelización de los clientes. Para este estudio, se utilizó la metodología CRISP-DM, permitiendo estructurar el análisis de datos de manera eficiente. Primero, se identificó el problema central de EasyTech.com, enfocado en la baja retención de clientes y el estancamiento en ventas. Luego, se exploraron los datos disponibles, incluyendo información de clientes, transacciones y canales de marketing, con el fin de identificar patrones de comportamiento y tendencias relevantes. Posteriormente, se llevó a cabo el descarte y transformación de los datos para garantizar su calidad y coherencia. Con la información debidamente organizada, se aplicaron técnicas analíticas y métricas para detectar relaciones clave, como la efectividad de diferentes canales de marketing y la influencia de los métodos de pago en la conversión de ventas. Una vez obtenidos los resultados, se evaluó su impacto en la estrategia comercial y finalmente se dan las recomendaciones. |
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Primero, se identificó el problema central de EasyTech.com, enfocado en la baja retención de clientes y el estancamiento en ventas. Luego, se exploraron los datos disponibles, incluyendo información de clientes, transacciones y canales de marketing, con el fin de identificar patrones de comportamiento y tendencias relevantes. Posteriormente, se llevó a cabo el descarte y transformación de los datos para garantizar su calidad y coherencia. Con la información debidamente organizada, se aplicaron técnicas analíticas y métricas para detectar relaciones clave, como la efectividad de diferentes canales de marketing y la influencia de los métodos de pago en la conversión de ventas. Una vez obtenidos los resultados, se evaluó su impacto en la estrategia comercial y finalmente se dan las recomendaciones.PregradoAdministrador(a) de Negocios Internacionales19 p.application/pdfspaCorporación Universitaria RemingtonPereira (Risaralda, Colombia)Facultad de Ciencias EmpresarialesAdministración de Negocios InternacionalesMetodología CRISP-DMPower BIAnálisis bases de datosRecopilación de datosComercio electrónicoEstrategias de marketingFidelización de clientesPlataformas digitalesMétricasVentasAnálisis de datosPlanificación estratégicaAnálisis de datos para la optimización de ventas de Easytech.comTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoPublicationORIGINALRIU-PRE-2025 Analisis datos optimizacion.pdfRIU-PRE-2025 Analisis datos optimizacion.pdfapplication/pdf497790https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/a9f8bdd4-ea85-41ca-9326-23e72d731abe/download86f10349ae34a386dba3ac2478bc67d0MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/fde67735-dd80-4dab-9100-a83f7639d232/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52BL-FR-11_PER_1088030077_1193123057_2025_1.pdfapplication/pdf589814https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/5bb7aee6-ce03-4226-9944-6906c7fa5b7c/download8e7d436376ef4264d667225cc96ea842MD53TEXTRIU-PRE-2025 Analisis datos optimizacion.pdf.txtRIU-PRE-2025 Analisis datos optimizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain24492https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/5924a452-21f7-4489-9efc-8f084f78f079/download914ceed2eb84af12020edd9094729431MD54THUMBNAILRIU-PRE-2025 Analisis datos optimizacion.pdf.jpgRIU-PRE-2025 Analisis datos optimizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3231https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/36959f6f-e222-43b4-bc52-467ec27f7ab2/download8f662aaa3c76bd65deb658c8c1dd70c8MD55123456789/7096oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/70962025-05-10 20:48:05.118https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025open.accesshttps://repositorio.uniremington.edu.coRepositorio UNIREMINGTONbiblioteca@uniremington.edu.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 |