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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/19470 |
| Date | 15 June 2021 |
| Creators | Briones Gallegos, Fernando David |
| Contributors | Carbajal López, Eduardo |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Atribución 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ |
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