Propuesta de segmentaci?n de clientes aplicando t?cnicas de Machine Learning para mejorar la experiencia de compra mediante un sistema de recomendaci?n de productos de Tottus

Actualmente, el constante cambio en los factores externos como la tecnolog?a, el mercado, y ahora la pandemia global est?n obligando a las empresas del sector retail a buscar diferentes estrategias de venta para mejorar la experiencia de compra de sus clientes y as? obtener mejores beneficios. Por ello, este trabajo busca segmentar a los clientes a trav?s de la aplicaci?n de t?cnicas de Machine Learning para crear un sistema de recomendaci?n de productos personalizados de acuerdo con las caracter?sticas a la cual pertenece cada cliente y as? mejorar la experiencia de compra agilizando y facilitando el proceso desde el aplicativo m?vil de la empresa. La propuesta de segmentaci?n se realiz? aplicando para el preprocesamiento de los datos el m?todo estad?stico de PCA y se model? mediante tres t?cnicas de aprendizaje no supervisado: K-means, K-medoids y Clustering Jer?rquico. Estas t?cnicas se evaluaron de forma te?rica considerando el m?todo del codo y el dendograma los cuales resultaron en K grupos ?ptimos. Finalmente, para validarlo de forma pr?ctica, se solicit? la evaluaci?n de un experto de la empresa quien mediante una entrevista compar? los resultados de las t?cnicas y escogi? a K-medoids como la segmentaci?n m?s adecuada para el negocio

Metodología CRISP-DM para el análisis de asociación y clustering para la diversificación de cursos de acuerdo al perfil de los clientes de la empresa ACCOM Perú SAC Piura, 2021

En las organizaciones, se vislumbra un crecimiento exponencial de grandes volúmenes de información, rebasando la capacidad de manejo, ante ello, con ayuda de la tecnología, se posibilita el encontrar información que no está al alcance a simple vista con sistemas transaccionales, por tanto es necesario la utilización de técnicas de búsqueda de información, que consigne patrones, relaciones significativas, tendencias o perfiles, que ayude en la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones. La investigación tiene como objetivo Aplicar la Metodología CRISP-DM para el análisis de asociación y clustering para la diversificación de cursos de acuerdo al perfil de los clientes en la empresa ACCOM Perú SAC. La investigación es de tipo aplicativa, diseño no experimental, la población estuvo compuesta por 5222 registros de captación de clientes y los estudiantes de los últimos ciclos. En los resultados se definió una estrategia de análisis empresarial fundamentado en la metodología CRISP-D, describiendo las variables basado en la comprensión del negocio y de los datos seleccionando los atributos de un datawarehouse de 57 tablas; se preparó los datos considerando el perfil de los clientes, separándolos en un datamart conformada por 12 tablas con 52 atributos; el modelo los datos mediante la metodología copo de nieve generó una tabla de hechos con 5322 registros, obteniéndose 03 modelos tanto para la diversificación de cursos como para el cargo laboral del cliente. El primero conformado por 02 clúster con una correlación parcialmente negativa y el segundo con 04 clúster con una correlación parcialmente positiva y el tercero conformado por 03 clúster con una correlación parcialmente negativa, comprobada por la correlación dimensional. Finalmente, en la encuesta, el 44% están de acuerdo con las estrategias corporativas, el 50% están de acuerdo con las estrategias competitivas y finalmente el 39% están de acuerdo con la estrategia funcional; concluyendo que mediante la metodología CRISP-DM para el análisis de asociación y Clustering se realiza la diversificación de cursos de acuerdo al perfil de los clientes en la empresa ACCOM Perú SAC

Implementación de técnicas de minería de datos y visualizaciones utilizando inteligencia de negocios para la toma de decisiones en el Comercial Cadena Casanova

Implementar Técnicas de Minería de Datos y visualizaciones utilizando inteligencia de negocios para la toma de decisiones en el Comercial Cadena CasanovaEl presente proyecto se centra en el uso de técnicas de minería de datos y visualizaciones para ofertas. El Comercial Cadena Casanova, que se dedica a la venta de productos al por mayor y receptados provienen del sistema llamado SICOF por medio de su base de datos en MS Access. El progreso de este proyecto busca brindar información adicional que responda a las necesidades más relevantes de información y que pueda ser considerado como un recurso para apoyar la toma de decisiones informadas. Para el progreso de este trabajo se llevaron a cabo revisiones bibliográficas de los en los respecta a Inteligencia de Negocios y Minería de datos fue CRISP-DMIngenierí

Aplicación de modelos predictivos para cálculo de probabilidad de churn en importante entidad bancaria

En el siguiente documento se expondrá como se llevó a cabo el primer modelo predictivo para el cálculo de la tasa de abandono que se realizó en importante entidad bancaria. Desde el sector de experiencia del cliente de esta entidad, observamos la inminente necesidad de contar con esta información no solo para gestionar mejor las distintas acciones hacia los clientes desde el punto de vista de su satisfacción sino también para reportar a las distintas gerencias involucradas y que sus esfuerzos estén basados en datos y no en meras suposiciones u opiniones sobre la potencial fuga de los clientes. Además, se demostrará la importancia de la estimación de la probabilidad de abandono por cliente a la hora de implementar un programa de retención a corto plazo. Se comprenderá que resulta más rentable retener a un cliente existente que adquirir uno nuevo, y se resaltará la importancia de gestionarlo durante los primeros meses de su ciclo de vida como cliente del banco. Los primeros pasos se enfocaron en la construcción de una base de datos robusta, utilizando herramientas y técnicas especializadas. Se llevó a cabo un proceso de ingeniería de atributos para mejorar la calidad y relevancia de los datos, lo que permitió incorporar variables de gran importancia para el análisis predictivo. Estas acciones sentaron las bases para el desarrollo de modelos precisos y confiables en el estudio de la probabilidad de abandono de los clientes. Utilizando técnicas de aprendizaje no supervisado se segmentaron a los clientes de forma conveniente. Los grupos obtenidos mediante el algoritmo de k-means son contrastados con los segmentos definidos de manera ad-hoc por el Banco. Finalmente se combinan las estimaciones de las probabilidades de fuga y los resultados obtenidos del modelo de clustering a la hora de analizar diferentes estrategias de retención de cliente

Aplicación web para la elaboración de perfiles de consumidor basada en minería de datos y arquitectura cloud para el apoyo al proceso de conversión de leads en la asociación AIESEC en Perú

La conversión de leads resulta vital en el cumplimiento de metas de organizaciones dedicadas a la difusión de productos a través del marketing digital. AIESEC en Perú es un ejemplo de las dificultades que puede afrontar una asociación para obtener consumidores finales. Debido a esta problemática se inicia una investigación tecnológico aplicada a nivel preexperimental con el objetivo de apoyar dicho proceso a través de una aplicación basada en la segmentación de perfiles de consumidor mediante técnicas de minería de datos. De este modo se facilita el lead nurtuting y la toma de decisiones al mostrar reportes detallados para proponer productos a la medida. El software planteado como producto acreditable ha sido desarrollado siguiendo una hibridación entre las metodologías CRISP-DM y RUP y una arquitectura cloud computing. Para evaluar el impacto de la herramienta se ha considerado la validación de expertos, usuarios y consumidores respecto a los beneficios obtenidos por la aplicación, concluyendo en una reducción al mínimo del tiempo de respuesta a leads, incremento de la calidad de información presentada a los miembros asociados de la organización y clientes en un 81% y 85%, respectivamente; así como la verificación de la calidad de software, siendo esta un 94%. Esta investigación representa un ejemplo del impacto generado por herramientas de inteligencia de negocios en empresas con recursos financieros limitados, otorgándoles una ventaja competitiva y facilitando el logro de los objetivos organizacionales

Sistema de Clasificación de Inventarios basado en Algoritmos de Machine Learning

La gestión efectiva de inventarios es esencial para optimizar el control, almacenamiento y distribución de productos dentro de un sistema. En este estudio, se utilizó un enfoque basado en análisis estadístico y algoritmos de machine learning para determinar la clasificación óptima de ítems en el sistema de inventario de repuestos del sector automotriz. Para esto se examinó una base de datos que contenía las ventas de repuestos de una empresa automotriz a lo largo de un año. Mediante la aplicación de los algoritmos K-medias, Clustering Large Applications (CLARA) y Divisive Analysis (DIANA), se identificó una clasificación óptima distribuida en tres clústeres. Además, se realizó un análisis comparativo con la clasificación ABC para definir las características de cada agrupación. Los resultados demostraron que el algoritmo CLARA mejora la gestión de inventarios, permitiendo optimizar los espacios de almacenamiento, aumentar la eficiencia operativa, reducir costos, mejorar el servicio al cliente y tomar decisiones informadas. Se puede mencionar que, algunos productos destacados en las agrupaciones resultantes fueron el 2452084002, 5810159A00 y 3910045800 de las agrupaciones 1, 2 y 3 respectivamente; estos productos son relevantes debido a su total de ventas en cada agrupación relacionando su cantidad, costo y precio de venta. Este estudio contribuye al campo de la gestión de inventarios al demostrar cómo el uso de algoritmos de machine learning mediante análisis estadístico puede optimizar la clasificación de artículos en el inventario, siendo relevante en la toma de decisiones estratégicas mediante una distribución más precisa y adaptada a las necesidades de la empresa.Effective inventory management is essential to optimize the control, storage and distribution of products within a system. In this study, an approach based on statistical analysis and machine learning algorithms was used to determine the optimal classification of items in an automotive parts inventory system. For this purpose, a database containing the spare parts sales of an automotive company over the course of a year was examined. By applying the Kmeans, Clustering Large Applications (CLARA) and Divisive Analysis (DIANA) algorithms, an optimal classification distributed in three clusters was identified. In addition, a comparative analysis with the ABC classification was performed to define the characteristics of each cluster. The results showed that the CLARA algorithm improves inventory management, allowing to optimize storage space, increase operational efficiency, reduce costs, improve customer service and make informed decisions. It can be mentioned that, some outstanding products in the resulting clusters were 2452084002, 5810159A00 and 3910045800 from clusters 1, 2 and 3 respectively; these products are relevant due to their total sales in each cluster relating their quantity, cost and sales price. This study contributes to the field of inventory management by demonstrating how the use of machine learning algorithms through statistical analysis can optimize the classification of items in the inventory, being relevant in strategic decision making through a more accurate distribution adapted to the needs of the company.0000-0003-2154-327

PROPUESTA DE GESTION DE INFORMACION DE AGRUPAMIENTO (CLUSTERING), UTILIZANDO TECNICAS DE MINERIA DE DATOS PARA EGRESADOS DEL PROGRAMA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS DE LA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE SANTA MARÍA

ESTADO DEL ARTE INTRODUCCIÓN MINERÍA DE DATOS KDD (DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO EN BASES DE DATOS) MINERÍA DE DATOS CONCEPTOS COMPONENTES BÁSICOS DE LA MINERÍA DE DATOS CARACTERÍSTICAS DE LA MINERÍA DE DATOS OBJETIVOS DE LA MINERÍA DE DATOS TÉCNICAS DE LA MINERÍA DE DATOS TÉCNICAS DESCRIPTIVAS TAREAS PREDICTIVAS APLICACIONES DE LA MINERÍA DE DATOS HERRAMIENTAS DE LA MINERÍA DE DATOS HERRAMIENTAS DE VERIFICACIÓN HERRAMIENTAS DE DESCUBRIMIENTO CLUSTERING ANÁLISIS DE CLUSTERING CARACTERÍSTICAS DE LOS ALGORITMOS DE CLUSTERING TÉCNICAS DE CLUSTERING CLUSTERING PARTICIONAL ALGORITMOS JERÁRQUICOS ALGORITMOS BASADOS EN GRILLAS (GRID/BASED ALGORITHMS) ALGORITMOS BASADOS EN DENSIDAD (DENSITY-BASED ALGORITHMS

Análisis para predicción de ventas utilizando minería de datos en almacenes de ventas de grandes superficies

desde hace algunas décadas, el hombre se ha visto en la necesidad de administrar sus actividades la mayoría de éstas comerciales, como lo es el uso que le da al dinero tanto en el hogar como a nivel empresarial, por lo tanto le es necesario almacenar un historial de algunos o la mayoría de sus actividades comerciales, lo que lo obliga a llevar de manera ordenada el cómo y en qué ha gastado su dinero, hasta el punto de ser necesario contar con una persona que se dedique a administrar, almacenar y vigilar dichas actividades a nivel empresarial. Con el paso del tiempo se ha visto que para dar una adecuada administración de todas esas actividades y con el fin de evitar muchos conflictos, en la mayoría de los lugares como por ejemplo los hospitales se realizan historial de visitas, entradas y salidas de pacientes; en las estaciones de policía se registran con hora y fecha exactas de los hechos sucedidos; en almacenes grandes se registran las transacciones en facturas con fecha de compra y en algunos casos con nombre del cajero, entre otros ejemplos; por lo que se comienza a formar una generación masiva de datos los cuales llevan a la creación de almacenes o bodegas de datos, algunos con un crecimiento tan exagerado que hasta para las consultas realizadas por lenguajes como SQL es imposible lograr resultados eficientes. A nivel comercial se puede observar que las empresas logran la recolección de grandes volúmenes de información acerca de su actividad, tales como compras, ventas, inventarios, entre otros, de los cuales algunos de estos datos serán usados y otros se acumularán hasta inclusive llegar a perderse por falta de actualidad o cambio en las políticas de manejo de datos. para darle un poco de utilidad a esta información se han aplicado diversos modelos y técnicas especialmente desarrollados en el campo de la Minería de Datos por medio de los cuales es posible describir el movimiento de los inventarios así como encontrar posibles relaciones que se puedan dar entre determinados productos

Segmentación de clientes para mejorar la experiencia de compra de productos electrónicos en Falabella

En la presente investigación se pretende encontrar perfiles de consumidores de la empresa Saga Falabella y para esto analizamos las ventas del sector electro de la empresa entre los meses de noviembre del 2022 y enero del 2023, tomando en cuenta campos como el género de los consumidores, marcas de preferencia, categoría de equipos, métodos de pago y unidades vendidas, así como también si las compras fueron efectuadas por internet o en los diferentes locales que esta empresa posee a nivel nacional. Mediante la aplicación de métodos de aprendizaje no supervisado como: clustering jerárquico, K-Means y K-Medoids, se limpió, normalizó y procesó la data, de esta forma se consiguió obtener segmentos de consumidores bien definidos. Se obtuvieron cinco grupos de clientes con diferentes características y preferencias, esto ayudaría a Saga Falabella a enfocar mejor sus estrategias de marketing y de retención de clientes, favoreciendo el aumento de sus ventas y la preferencia de los consumidores por encima de otras empresas del mismo rubro

Búsqueda de patrones en el comportamiento de los visitantes de la plataforma “Oferto” de la cámara de comercio de Armenia y del Quindío, a través de la aplicación de minería web

En la actualidad las organizaciones cuentan con información generada cada vez más rápido y de manera exponencial por el uso de las páginas web por parte de los usuarios. Dicha generación de información se debe a la publicación de sus productos y/o servicios en sus sitios web y la interacción de los usuarios con los mismos, es por esto que se vuelve necesario el análisis de dicha información con el objetivo de ser competitivo y obtener utilidades, usando como medio el mundo digital. Tal como afirma Baeza-Yates (2005) “la información de la web es finita pero el número de páginas web es infinito”, a partir de esta premisa es claro que se cuenta con información valiosa para la gestión de la Organización. Sin embargo, para que esta información pueda tener un impacto adecuado se debe realizar un proceso con las técnicas apropiadas, ya que la mayoría de veces la información importante no se encuentra a simple vista y si no es utilizada y explotada de la forma correcta o simplemente no se hacen las búsquedas adecuadas dentro de la misma, termina por convertirse en datos sin valor.Today, organizations have information generated faster and faster and exponentially by the use of web pages by users. This generation of information is due to the publication of their products and / or services on their websites and the interaction of users with them, which is why the analysis of said information is necessary in order to be competitive and obtain utilities, using the digital world as a medium. As stated by Baeza-Yates (2005) "the information on the web is finite but the number of web pages is infinite", from this premise it is clear that there is valuable information for the management of the Organization. However, for this information to have an adequate impact, a process must be carried out with the appropriate techniques, since most of the time the important information is not found with the naked eye and if it is not used and exploited in the correct way or simply the proper searches are not made within it, it ends up becoming worthless data