Marco teórico y estudios de caso para la mejora en la optimización de la red de agencias de una empresa bancaria en Lima Metropolitana
dc.contributor.advisor | Carbajal López, Eduardo | |
dc.contributor.author | Briones Gallegos, Fernando David | |
dc.date.accessioned | 2021-06-15T11:51:38Z | |
dc.date.available | 2021-06-15T11:51:38Z | |
dc.date.created | 2021 | |
dc.date.issued | 2021-06-15 | |
dc.description.abstract | La investigación toma sustento debido al proceso importante de transformación digital que están afrontando los bancos, lo cual implica una nueva estrategia de canales y educar a sus clientes a usar más aplicativos digitales. Esto es clave si estas organizaciones desean mantener una supervivencia en el mediano plazo debido a que hoy están saliendo nuevos competidores en el mercado. El objetivo de la investigación es identificar las fuentes teóricas que ayuden a plantear la mejor solución para la problemática identificada al momento de realizar un diagnóstico de los procesos en el Banco ABC: mejora del proceso de optimización de canales físicos usando marketing analytics y minería de datos. Como sustentos teóricos, toma como base algoritmos de machine learning de clustering relacionados a los modelos k-means y regresión multivariada. El procedimiento consiste en investigar en distintas fuentes académicas herramientas de diagnóstico de procesos, herramientas de la propuesta de mejora como conceptos de marketing analytics y minería de datos o algoritmos como regresiones y clustering. Finalmente, se analiza 3 casos que plantean problemáticas similares a la que se desea abordar en distintas industrias para poder comparar metodologías a seguir. Como resultados, se pudo consolidar una lista completa de conceptos sólidos del marco teórico que ayuden a sustentar la solución planteada, además, en los 3 casos planteados se identificó que existe un procedimiento claro de cómo abordar un problema de clustering. Como conclusión principal, se resume en que hoy existe mucha información sobre estos temas y casos prácticos como los que se abordan para poder sustentar cualquier propuesta de marketing analytics para una problemática en especifica. Se sugiere a los lectores manejar conceptos teóricos previos de estadística aplicada y algoritmos más sencillos como regresiones lineales para que pueda ser fácilmente entendible la teoría abordada al momento de buscar información de este tipo. | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12404/19470 | |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ | * |
dc.subject | Big Data/Analytics | es_ES |
dc.subject | Minería de datos | es_ES |
dc.subject | Bancos--Control de procesos--Mejoramiento | es_ES |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 | es_ES |
dc.title | Marco teórico y estudios de caso para la mejora en la optimización de la red de agencias de una empresa bancaria en Lima Metropolitana | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
renati.advisor.dni | 41887977 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-0298-5435 | es_ES |
renati.author.dni | 75858646 | |
renati.discipline | 722026 | es_ES |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachiller | es_ES |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion | es_ES |
thesis.degree.discipline | Ciencias con mención en Ingeniería Industrial | es_ES |
thesis.degree.grantor | Pontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingeniería | es_ES |
thesis.degree.level | Bachillerato | es_ES |
thesis.degree.name | Bachiller en Ciencias con mención en Ingeniería Industrial | es_ES |
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