Modelo Predictivo del Índice NPS Basado en Información Textual de Percepción del Servicio al Cliente

Descripción del Articulo

En la actualidad la administradora del fondo de pensiones (AFP) del mercado peruano viene realizando encuestas telefónicas para medir el nivel de servicio que ofrece a sus clientes, se hace uso del Net Promoter Score una metodología que clasifica a los clientes en función a la calificación que brind...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Tristán Gomez, Ludgardo Eder
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Ricardo Palma
Repositorio:URP-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/2480
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14138/2480
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:AFP
Net Promoter Score
comentarios
motivos
promotores
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description En la actualidad la administradora del fondo de pensiones (AFP) del mercado peruano viene realizando encuestas telefónicas para medir el nivel de servicio que ofrece a sus clientes, se hace uso del Net Promoter Score una metodología que clasifica a los clientes en función a la calificación que brinda a la pregunta: “¿Qué tan probable es que recomiende nuestro producto / servicio / empresa a un amigo o colega?”. La escala de la calificación va del 0 hasta el 10. En este trabajo de tesis se planteó abordar un enfoque no estructurado es decir analizar los comentarios de los clientes con la finalidad de hallar insights que permitan generar los resultados que se buscan, en este trabajo se verán los pasos que se realizaron para identificar los motivos de no recomendación y finalmente pasar por la etapa de revisión de resultados y el modelado, en este caso clasificar los comentarios en función a los tipos de clientes: promotores, neutros y detractores. Entre los principales hallazgos referidos a los motivos de no recomendación se encontró para el grupo de los NEUTROS los conceptos de difundir más la información y mejorar la rentabilidad mientras que para el grupo de los DETRACTORES se tienen los conceptos de mejorar la atención al cliente y reducción de comisiones, por el lado del modelo de clasificación, el que arrojo mejores resultados fue Naive Bayes los siguientes resultados de desempeñando (F1 Score) fueron: para el grupo de Detractores 34.7%, para el grupo de Neutros 57.2% y para el grupo de Promotores 86.6%.
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En este trabajo de tesis se planteó abordar un enfoque no estructurado es decir analizar los comentarios de los clientes con la finalidad de hallar insights que permitan generar los resultados que se buscan, en este trabajo se verán los pasos que se realizaron para identificar los motivos de no recomendación y finalmente pasar por la etapa de revisión de resultados y el modelado, en este caso clasificar los comentarios en función a los tipos de clientes: promotores, neutros y detractores. Entre los principales hallazgos referidos a los motivos de no recomendación se encontró para el grupo de los NEUTROS los conceptos de difundir más la información y mejorar la rentabilidad mientras que para el grupo de los DETRACTORES se tienen los conceptos de mejorar la atención al cliente y reducción de comisiones, por el lado del modelo de clasificación, el que arrojo mejores resultados fue Naive Bayes los siguientes resultados de desempeñando (F1 Score) fueron: para el grupo de Detractores 34.7%, para el grupo de Neutros 57.2% y para el grupo de Promotores 86.6%.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Ricardo PalmaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Ricardo Palma - URPreponame:URP-Tesisinstname:Universidad Ricardo Palmainstacron:URPAFPNet Promoter ScorecomentariosmotivospromotoresneutrosdetractoresNaive BayesF1 ScoreModelo Predictivo del Índice NPS Basado en Información Textual de Percepción del Servicio al Clienteinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUMaestría en Ciencia de los DatosUniversidad Ricardo Palma. 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