N°: 66
PROGRAMA DE POSGRADO: MAESTRÍA EN ADMINISTRACIÓN DE NEGOCIOS
AÑO: 2021
AUTORA: NOELIA GONZÁLEZ BENÍTEZ
RESUMEN:
La investigación se enfocó en la utilización de técnicas de minería de datos para el desarrollo de un modelo predictivo para la segmentación e identificación de comportamiento del cliente, hoy en día las empresas deben utilizar herramientas actuales para desarrollar mejores estrategias de negocios, para ser competitivos es esencial saber manejar la cantidad de informaciones que ya se tiene a disposición. La base de datos analizada engloba un conjunto de datos emitidos por Lending Club un prestamista P2P de E.E.U.U, los datos brutos incluyen información sobre más de 450.000 préstamos al consumo emitidos entre 2007 y 2014: el objetivo de la investigación fue desarrollar un modelo predictivo para una entidad financiera utilizando técnicas de minería de datos, por lo cual se planteó una investigación de tipo descriptiva, no experimental, de corte transversal, utilizándose el enfoque cuantitativo, donde el instrumento de recolección de datos utilizado constituyó en la aplicación de técnicas de minería de datos, utilizando la herramienta Anaconda. Se obtuvo como resultado la segmentación (perfiles de buenos clientes) y a partir de estas características se definió la operativa que la entidad debe realizar, proponiendo estrategias de captación de clientes nuevos y la fidelización de los que ya se encuentran, impactando de manera positiva a la entidad financiera.
Palabras claves: Minería de datos — segmentación — modelo – predictivo – comportamiento — tendencias