Incremento de la actividad digital y facturación de los clientes para el producto de tarjeta de crédito en una entidad bancaria mediante el uso de Machine Learning

dc.contributor.advisorCarbajal López, Eduardo
dc.contributor.authorDiestra Ñañez, Joselin Rosemary
dc.date.accessioned2024-02-19T18:50:10Z
dc.date.available2024-02-19T18:50:10Z
dc.date.created2023
dc.date.issued2024-02-19
dc.description.abstractEn los últimos años, el comercio electrónico y la transformación digital han presentado un auge, han experimentado un crecimiento exponencial impulsado por la pandemia del COVID-19 debido a que en todo el mundo se vivieron las restricciones de movilidad que generaron que tanto las empresas como las personas se “digitalicen” y por lo tanto proporcionen y compren, respectivamente, cada vez más productos y servicios en línea (UNCTAD, 2021). Es así que las entidades bancarias, vieron aquí una oportunidad de crecimiento, ya que ellas brindan a los clientes tarjetas de crédito con las que se pueden realizar consumos de forma digital y con las que, a su vez, por cada consumo ganan una comisión. Diferentes empresas han logrado incrementar sus ventas o los consumos de sus clientes significativamente gracias a la implementación de estrategias de comercio electrónico efectivas utilizando la herramienta de Machine Learning. Según Vlačić et al. (2021), la Inteligencia artificial (IA) se utiliza cada vez más para enriquecer las estrategias de marketing mediante el análisis de las relaciones entre los consumidores y las marcas. Una gran variedad de empresas utiliza la IA y Machine Learning (ML) con el fin de buscar entender mejor las necesidades de los consumidores, predecir la demanda a futuro y optimizar el servicio que se brinda a los clientes (De Mauro et al., 2022). El presente informe describe un proyecto en el que se utilizó la tecnología de Machine Learning para predecir la propensión al consumo e-commerce con tarjeta de crédito de los clientes de una entidad bancaria. El objetivo del proyecto es incrementar dos indicadores clave del negocio: el porcentaje de clientes que consumen de forma digital con su tarjeta de crédito en el mes y la facturación, es decir, el monto total consumido por los clientes; para ello, se desarrollaron modelos de Machine Learning con los que se predice qué clientes son los más propensos al consumo e-commerce con tarjeta de crédito (TC) y quienes los menos propensos, logrando así que el negocio pueda usar esta valiosa información para el rediseño, mejora y optimización de sus estrategias de incentivo y lanzamiento de campañas a los clientes TC.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/27128
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.subjectComercio electrónicoes_ES
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_ES
dc.subjectBancos--Innovaciones tecnológicases_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04es_ES
dc.titleIncremento de la actividad digital y facturación de los clientes para el producto de tarjeta de crédito en una entidad bancaria mediante el uso de Machine Learninges_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
renati.advisor.dni41887977
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0298-5435es_ES
renati.author.dni75085377
renati.discipline722026es_ES
renati.jurorRojas Polo, Jonatán Edwardes_ES
renati.jurorCarbajal Lopez, Eduardoes_ES
renati.jurorSilva Alarco, Lucianoes_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionales_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Industriales_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.nameIngeniero Industriales_ES

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