Modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para Optimizar la Atención al Cliente en PYME’s del Sector Turismo en el Perú
Descripción del Articulo
La presente investigación tuvo como objetivo desarrollar e implementar un Modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para optimizar la atención al cliente en las PYMEs del sector turismo en el Perú, un sector que presenta limitaciones en eficiencia operativa, tiempos de respuesta y percepción...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Escuela de Posgrado Newman |
| Repositorio: | NEWMAN-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.epnewman.edu.pe:20.500.12892/2089 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12892/2089 |
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Modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para Optimizar la Atención al Cliente en PYME’s del Sector Turismo en el Perú Tovar Giraldo, Juan Miguel Procesamiento de Lenguaje Natural Atención al cliente Chatbots Inteligencia artificial PYMEs https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.03 |
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La presente investigación tuvo como objetivo desarrollar e implementar un Modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para optimizar la atención al cliente en las PYMEs del sector turismo en el Perú, un sector que presenta limitaciones en eficiencia operativa, tiempos de respuesta y percepción del cliente debido a la escasa adopción de herramientas tecnológicas avanzadas. Para abordar esta problemática, se desarrolló un modelo basado en PLN que integró un chatbot inteligente y análisis de sentimiento. Se aplicó una metodología cuantitativa, con un diseño preexperimental y longitudinal, utilizando encuestas estructuradas antes y después de la implementación en una muestra de 169 clientes. La calidad del servicio se evaluó mediante el modelo SERVQUAL, herramienta validada internacionalmente para medir la percepción del cliente en cinco dimensiones: fiabilidad, capacidad de respuesta, seguridad, empatía y tangibilidad. El análisis de los datos se realizó mediante estadística descriptiva e inferencial, incluyendo la prueba t-Student para evaluar el impacto del modelo. Los resultados evidenciaron que la implementación del modelo de PLN redujo los tiempos de respuesta en un 37.75 %, pasando de 8.5 a 3.2 minutos. Asimismo, la percepción de satisfacción del cliente mejoró significativamente en todas las dimensiones del modelo SERVQUAL, con aumentos en capacidad de respuesta (+1.5), fiabilidad (+1.3), empatía (+1.3), seguridad (+1.2) y tangibilidad (+1.2) (p < 0.001). Estos hallazgos confirmaron que el modelo propuesto optimizó la atención al cliente y fortaleció la competitividad de las PYMEs turísticas, facilitando la transformación digital en el sector. |
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Jimenez Flores, Oscar JuanTovar Giraldo, Juan Miguel2025-12-18T20:53:56Z2025-12-18T20:53:56Z2025-07-07https://hdl.handle.net/20.500.12892/2089La presente investigación tuvo como objetivo desarrollar e implementar un Modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para optimizar la atención al cliente en las PYMEs del sector turismo en el Perú, un sector que presenta limitaciones en eficiencia operativa, tiempos de respuesta y percepción del cliente debido a la escasa adopción de herramientas tecnológicas avanzadas. Para abordar esta problemática, se desarrolló un modelo basado en PLN que integró un chatbot inteligente y análisis de sentimiento. Se aplicó una metodología cuantitativa, con un diseño preexperimental y longitudinal, utilizando encuestas estructuradas antes y después de la implementación en una muestra de 169 clientes. 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