Orientador: Gerson Tontini. / Dissertação (mestrado) - Universidade Regional de Blumenau, Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Administração.

Páginas numeradas: XI, 12-105 / Tese de mestrado. Ciência da Informação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

presente proyecto consiste en la creación de nuevas carteras en la Banca de Negocios del Banco ABC región sur, carteras a las que se ha denominado “Carteras Sow Cero” incorporando las pautas y conceptos relacionados con la dirección de proyectos proporcionados por la Guía de los Fundamentos para la Dirección de Proyectos (Guía del PMBOK®) Quinta Edición. El proyecto será desarrollado en las ciudades de Arequipa y Cusco siendo la sede del Equipo de Dirección del Proyecto la ciudad de Arequipa. El proyecto contempla además la selección y capacitación de los funcionarios de negocios que se harán cargo de las carteras en la puesta en marcha así como la adaptación del inmueble asignado por el banco ABC y la dotación del mobiliario e instalaciones informáticas necesarias. / The present project consists of the creation of new portfolios in the Business Bank of the ABC region south bank, portfolios that have been called "Sow Zero Portfolios" incorporating the guidelines and concepts related to the project management provided by the Guide of the Fundamentals for Project Management (PMBOK® Guide) Fifth Edition. The project will be developed in the cities of Arequipa and Cusco being the headquarters of the Project Management Team in the city of Arequipa. The project also includes the selection and training of business officials who will be in charge of the portfolios in the start-up as well as the adaptation of the property assigned by the ABC bank and the provision of the necessary furniture and computer facilities. / Tesis

Made available in DSpace on 2016-04-29T14:23:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Claudio Benossi.pdf: 580690 bytes, checksum: ab4608eac4836b9b950dbbaa9fac08a2 (MD5) Previous issue date: 2010-05-14 / The paper entitled Loyalty of customers on the web: How to know the loyalty of customers through the internet. Technology Master of Intelligence and Digital Design (TIDD) aim to analyze the contribution technology of information to the relationship marketing increasing business competitiveness. The current global environment requires an age of competition result of disintegration of the border and the opening of previously protected markets. This scenery leads campanies to reorganize in two polo: the information technology and marketing. The information becomes the key factor to gain positioning and competitiveness advantage in the market. Relationship marketing is adopeted as a business philosophy focusing on understanding and attending the buyer behavior and consumer needs. The intensive use of information technology under their many forms (computers, telecommunications, network information, internet, software management, etc) helps to make efficient and profitable the company s relationship with its clients allowing them to collect, store, process, analyze, interpret and transmit the data relationship with them in its several sectors of the economy. Thus, establishing how the institutions can take advantage of the flow system and information over the customers, market environment obtained from the CRM Techology custumer Relationship Management to gain competitiveness. Starting from a brief review concept of CRM and analyzing electronic commerce will be described various categories such as E-business, E-Auctioning, E-banking, E-directories, E-Engineering, E-franchising, E-learning, E-marketing, E-Gambling, E-Procurement, E-recruiting to work out a comparative between electronic commerce and traditional commerce. Therefore, to approach we will discuss how the quality of service and the management of the customers satisfaction through the philosophy of CRM, combined with information technology may bring loyalty benefits of that customer anticipating the challenge of integration data, organizational and cultural changes of the new global economy / A dissertação intitulada Fidelização de Clientes na WEB: Como conhecer e fidelizar clientes através da Internet do Mestrado em Tecnologias da Inteligência e Design Digital (TIDD) tem como objetivo analisar a contribuição da tecnologia da informação para o marketing de relacionamento, incrementando a competitividade empresarial. O atual ambiente globalizado implica numa era de concorrência e competição, resultado da desintegração de fronteiras e da abertura de mercados anteriormente protegidos. Esse cenário conduz as empresas a uma reorganização em 2 pólos: a tecnologia de informação e o marketing. A informação torna-se fator chave para ganho de posicionamento e de vantagens competitivas no mercado. O marketing de relacionamento é adotado como filosofia empresarial de negócios, focando a compreensão e o atendimento do comportamento de compra e das necessidades do consumidor. O uso intensivo da tecnologia de informação, sob suas várias formas (computadores, telecomunicações, redes de informações, Internet, softwares de gestão etc.) contribui para tornar eficiente e rentável o relacionamento da empresa com seus clientes, permitindo coletar, armazenar, processar, analisar, interpretar e transmitir os dados dos relacionamentos com os mesmos, nos vários setores da economia. Assim, apontar-se-á como as instituições podem aproveitar o fluxo sistemático e consistente de informação sobre os seus clientes, mercado e ambientes obtidos com a tecnologia de CRM Customer Relationship Management para ganhar competitividade. Partindo-se de uma breve revisão conceitual sobre CRM e analisando o comércio eletrônico serão descritas algumas categorias como o E-business, E-Auctioning, E-banking, E-directories, E-Engineering, E-franchising, E-learning, E-marketing, E-Gambling, E-Procurement, E-recruiting, para traçar um comparativo entre comércio eletrônico x comércio tradicional. Desta forma, abordaremos como a qualidade de serviços e o gerenciamento da satisfação dos clientes, por meio da filosofia do CRM, associadas a tecnologia da informação, podem trazer vantagens para a fidelização desse cliente, prevendo o desafio da integração de dados e as mudanças organizacionais e culturais da nova ordem econômica global

Ingeniera Civil Industrial / La determinación de los niveles adecuados de servicio en góndola requiere equilibrar los costos de inventario y reposición con el beneficio de tener una mayor disponibilidad del producto para los clientes. Por lo general los costos de inventario son medibles, en cambio los relacionados con los quiebres de stock (Out Of Stock OOS por sus siglas en inglés) son menos visibles y más difíciles de medir. El objetivo de este trabajo es cuantificar el impacto económico asociado al comportamiento del consumidor frente a los quiebres de stock. En específico, se estudia aquellos cambios de conducta de corto plazo que tiene el cliente en la misma compra y en la siguiente a la que se enfrentó al OOS, dentro de la categoría pan y en la categoría complementaria fiambrería. Para ello se utiliza una base de datos de panel con 2.637 clientes, los que realizaron un total de 24.751 transacciones durante aproximadamente un mes y medio. Estos datos tienen información de punto de venta y de la disponibilidad de los productos que enfrentó el cliente al momento de realizar la compra. La información de quiebres de stock es capturada por cámaras que miden cada 30 minutos los niveles de disponibilidad de los distintos panes de la sección pan a granel. Para inferir si los clientes se enfrentaron a un quiebre de stock al momento de comprar, se realiza un cruce de información entre las mediciones de cámaras y las transacciones en el punto de venta utilizando la hora en la que el cliente realizó la transacción en caja. Con la información anterior, se desarrollan modelos de elección discreta, específicamente el modelo mixed logit, que incorporan heterogeneidad en las preferencias de clientes para estimar los efectos causados por el OOS dentro de la categoría pan y regresiones lineales para calcular los efectos cruzados en las ventas de otras categorías. Esta heterogeneidad es importante para que el modelo tenga flexibilidad suficiente para capturar patrones de sustitución entre productos. El principal resultado obtenido es que los quiebres de stock en una categoría no sólo disminuyen las ventas de ésta, sino también las de las categorías complementarias. Produciéndose la mayor pérdida para el supermercado cuando la hallulla y la marraqueta no están disponibles, disminuyendo las ventas de la panadería en un 2,9% y en un 0,31% las de la fiambrería. La suma de esta pérdida asciende a los US$ 313.480. Otro resultado interesante es la subestimación de elasticidad precio cuando se ignoran los OOS. Además, la lealtad de los clientes disminuye en importancia al incorporar la existencia de OOS intertemporal y contextual. El conocer los efectos económicos que genera una baja en el nivel de disponibilidad de los productos le permite a la empresa determinar las estrategias de reposición óptimas que deben implementar. Como trabajo futuro se sugiere analizar los efectos de largo plazo que puede producir un OOS en el comportamiento del cliente a través de modelos que incorporen cambios estructurales en las preferencias del consumidor, tal como las cadenas de Markov ocultas (Hidden Markov Models).

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Matemático / Hoy en día, respondiendo a la gran capacidad de almacenaje de datos, y procesamiento de éstos, existe un interés creciente en descubrir patrones en la información recabada y delegar problemas de negocio a procesos de aprendizaje automatizado, ayudando a tomar decisiones empresariales fundamentadas desde un sustento teórico, y con precisión que un conjunto de individuos no sería de capaz alcanzar dado el volumen de datos y la dificultad de descubrir de manera eficiente los patrones ocultos en las bases de datos. Una rama importante de estos problemas de negocios, es la clasificación binaria y una problemática que ha despertado gran interés es la predicción de fuga de clientes, debido a la facilidad con que estos últimos pueden cambiarse de empresa de servicios, en particular en el sector de Telecomunicaciones. En este caso los modelos son orientados a identificar el conjunto de clientes con mayor tendencia a dejar su empresa de servicios actual, basándose en sus características individuales descritas en forma de atributos numéricos o cualitativos, como por ejemplo variables socio-demográficas, comportamiento de pago, etc.. Uno de los grandes desafíos en esta línea, es la selección de atributos para el modelo de clasificación. La mayoría de las técnicas de selección de atributos, sin embargo, son basadas en criterios de validación estadística, perdiendo en muchos casos el objetivo del negocio en si mismo, lo que no necesariamente lleva a modelos que optimicen las metas definidas por la empresa. En este trabajo de Tesis se propone un enfoque basado en utilidades para la construcción del modelo de clasificación y selección de atributos, usando la herramienta de Support Vector Machines, en donde las métricas basadas en utilidades simulan la realización de una campa\~na de retención de clientes enfocada al grupo objetivo que el clasificador determine, considerando beneficios y costos Maximum Profit Criterion (MPC) y Expected Maximum Profit Criterion (EMPC)) o bien sólo costos, como es el caso de H-measure. Este enfoque consiste en un método de selección de atributos empotrado en la construcción del modelo clasificador, que apunta a la eliminación secuencial de atributos removiendo los que tienen menor relevancia de acuerdo a las métricas basadas en utilidades recién descritas, reduciendo así la dimensionalidad del problema original. Los resultados experimentales indican que estos métodos de selección de atributos y evaluación de modelos son más estables (al reducir atributos) y obtienen mejores resultados tanto en términos de métricas usuales de evaluación de modelos predictivos (AUC), como en métricas de desempeño basadas en utilidades orientadas al negocio de Telecomunicaciones (en el contexto de fuga de clientes). Lo que deja planteada la posibilidad de extender esta metodología a otros rubros, definiendo de forma conveniente las funciones de utilidades propias de cada negocio en particular.

Ingeniero Civil Industrial / Bajo el contexto de la fusión de las aerolíneas LAN y TAM, la empresa LATAM busca realizar cambios en los programas de fidelización de ambas empresas para que sea percibida como una sola, manteniendo, sin embargo, dos clubes independientes. Con esta idea en mente, se pretende que los usuarios con doble cuenta pertenecientes tanto a LANPASS como a TAM FIDELIDADE, no enfrenten conflictos de interés a la hora de elegir con qué programa registrarse para volar. Para esto, se evalúa la decisión de hacer válida para ambos programas la categoría más alta que el usuario presente en cualquiera de los dos. Se identificaron cerca de 150.000 clientes registrados en ambos programas. De estos, 16.391 son los que poseen una diferencia entre los tiers de sus dos cuentas y que por lo tanto postulan a la homologación que se pretende realizar. Dadas la restricción de presupuesto existente, se busca establecer prioridades dentro de los postulantes, en base al gasto anual que se espera que tengan luego de la homologación de sus categorías. Con el objetivo de obtener el gasto esperado de cada miembro, se desarrollaron diferentes modelos de regresión lineal, que integraron características demográficas y variables relacionadas al movimiento de categoría de los socios dentro de cada programa, obteniéndose así una proyección del gasto influenciado por el upgrade de categoría. Para tomar la decisión óptima de elegir a quiénes otorgarle la homologación, se optó por un enfoque de programación lineal entera. Así, se formularon 2 modelos de optimización que integraron los gastos de los socios obtenidos del resultado de cada una de las 2 regresiones seleccionadas. Cada modelo fue realizado maximizando tanto el beneficio neto de los programas, como también el beneficio neto de la empresa (incluyendo costos adicionales), ambos en escenarios de presupuesto holgado y acotado. El beneficio neto del modelo de optimización con los ingresos dados por la regresión de LANPASS fue el mayor, entregando un total de $US 20.7 millones, cuando se considera invertir un presupuesto de $US 3 millones, que es menos de la mitad del costo total de la homologación del total de los postulantes, establecido en alrededor de $US 6,5 millones. Como trabajos futuros, se plantea un estudio experimental sobre los miembros beneficiados, para medir el efecto real que tenga el upgrade de categoría sobre el gasto de ellos en cada programa, usando como grupo de control a aquellos que no lo recibieron. Se sugiere también el estudio de los efectos que origina la competencia entre programas, observando a los socios que mantuvieron sus cuentas con categorías dispares. / 25/10/2021

Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 23/3/2021. / Ingeniero Civil Industrial / En la actualidad, los e-commerce han ido evolucionando su forma de atraer a nuevos clientes, y por sobre todo, su forma de fidelizar los que ya han comprado alguna vez. Sin embargo, esta última tarea no ha sido fácil, en especial para sitios con una alta rotación de productos, como los son los sitios de cupones online. Esta memoria propone y genera un prototipo de sistema de recomendación, que permite a los clientes conocer, mediante correos electrónicos, las ofertas que más se ajustan a sus necesidades, y lograr así mejorar los ingresos de la empresa. Se generaron dos modelos principales para la recomendación, uno basado en filtros colaborativos sobre la base de las preferencias de los usuarios y otro basado en reglas de asociación. El primero consiste en encontrar usuarios con similar comportamiento histórico a cada uno de acuerdo con la información transaccional, para luego recomendarles productos adquiridos por ellos; y el segundo compara las canastas de compras de todos los clientes para ver qué productos o categorías deberían comprarse al haber realizado otra compra. Los resultados de la experimentación arrojaron que la Tasa de Clics (porcentaje de clics de la cantidad de correos abiertos) y la Tasa de Conversión (porcentaje de compras del total de clics) aumentaría utilizando un modelo de recomendación con un 95% de confianza. El modelo que mejores resultados obtuvo, es el de Reglas de Asociación con Productos Frecuentes, donde aplicando sus cifras a toda la base de datos de la empresa, el correo tendría un tráfico diario adicional de aproximadamente 4.500 clientes, 1.000 adicionales en su sitio web y su Tasa de Conversión aumentaría en un 40% en promedio. Además, con la data descriptiva obtenida en los resultados, con este modelo se incrementarían las ventas en casi un 70%. Dado lo anterior, es recomendable que la empresa implemente un modelo de recomendación en su Newsletter basado en Reglas de Asociación con Productos Frecuentes, pues así, es posible que mejore sus rendimientos económicos como se ha probado en este proceso de experimentación. Finalmente, a futuro se puede utilizar este mismo modelo para ordenar las ofertas del sitio web de la empresa de acuerdo a las recomendaciones generadas para cada uno de los clientes, y así mismo, se pueden generar recomendaciones asociadas a cada uno de los productos ofertados cuando éstos son visitados.

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Industrial / 26/11/2020

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Industrial / 13/11/2020