Desarrollo de estrategias de atención a clientes en la industria de las telecomunicaciones soportada por herramientas de procesamiento y análisis de datos. Caso de estudio.

Uno de los grandes retos a los que se enfrenta la administración, entendiendo la administración como el manejo óptimo de los recursos en entidades privadas, públicas y organizaciones no gubernamentales es la adopción de nuevas tecnologías y con ellas la modificación o adecuación de los procesos admi...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Quintero Ocampo, Julián David
Otros Autores:	Larrea, Martín
Formato:	Tesis de maestría acceptedVersion
Lenguaje:	Español
Publicado:	Escuela de Posgrado - Facultad Regional Buenos Aires 2021
Materias:	Administración de Negocios Churn Data Sciences CRISP-DM Triple Play/Quad Play PQR CRM Framework SLAs Ciencia de Datos Atención a cliente Estrategia Data Strategy Administración
Acceso en línea:	http://hdl.handle.net/20.500.12272/5067
Aporte de:	RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional

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description	Uno de los grandes retos a los que se enfrenta la administración, entendiendo la administración como el manejo óptimo de los recursos en entidades privadas, públicas y organizaciones no gubernamentales es la adopción de nuevas tecnologías y con ellas la modificación o adecuación de los procesos administrativos a éstas. Este trabajo de tesis busca a través de un caso de estudio encarar el reto de transformación siguiendo una metodología que permita la integración de nuevas herramientas en la toma de decisiones enfocadas en la Retención de clientes en la industria de telecomunicaciones, esto mediante la predicción de clientes con la posibilidad de dar por terminado el contrato, permitiendo generar acciones preventivas e incluso en línea que contribuyan a evitar la cancelación de cuentas. Durante décadas las compañías y organizaciones estuvieron almacenando información relevante de la compañía; comportamiento de los clientes y la operación, la transformación digital crea la necesidad de analizar esta información para mejorar procesos tanto en tiempo como efectividad la toma de decisiones. Para esto se centró el desarrollo del trabajo en el estudio de la toma de decisiones bajo el marco de la administración estratégica unido con técnicas de Data Sciences como la metodología Crisp-DM, permitiendo hallar puntos de encuentro entre las dos metodologías y desarrollar las modificaciones necesarias que se deben dar en una compañía para la adopción de nuevas tecnologías y delegar cada vez más la toma de decisiones a procesos en línea y automáticos.
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