La Influencia de Big Data en la definición de Indicadores Clave de Rendimiento Logístico para la Satisfacción del Cliente: Una revisión sistemática de la literatura

Descripción del Articulo

The present study conducted a Systematic Literature Review (SLR) on the influence of Big Data in the definition of Key Performance Indicators (KPIs) in logistics and their impact on customer satisfaction. The reviewed literature showed numerous studies on the use of Big Data in logistics; however, t...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Melgarejo Zelaya, Luis Alfonso, Santisteban, Jose
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/28533
Enlace del recurso:https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/rpcsis/article/view/28533
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Key Performance Indicators (KPIs)
Big Data
Customer Satisfaction
Supply Chain
Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs)
Satisfacción del cliente
Cadena de suministro
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spelling La Influencia de Big Data en la definición de Indicadores Clave de Rendimiento Logístico para la Satisfacción del Cliente: Una revisión sistemática de la literaturaThe Influence of Big Data on the Definition of Key Logistic Performance Indicators for Customer Satisfaction: A Systematic Literature ReviewMelgarejo Zelaya, Luis AlfonsoSantisteban, JoseMelgarejo Zelaya, Luis AlfonsoSantisteban, JoseKey Performance Indicators (KPIs)Big DataCustomer SatisfactionSupply ChainIndicadores Clave de Rendimiento (KPIs)Big DataSatisfacción del clienteCadena de suministroThe present study conducted a Systematic Literature Review (SLR) on the influence of Big Data in the definition of Key Performance Indicators (KPIs) in logistics and their impact on customer satisfaction. The reviewed literature showed numerous studies on the use of Big Data in logistics; however, there were few efforts that synthesized aspects such as defined KPIs, developed methods, and implemented tools. The objective was to explore and analyze how Big Data supported the definition of logistics KPIs and its influence on customer satisfaction. The methodology encompassed three stages: planning, implementation, and results, following Kitchenham's approach. A review protocol was established with key research questions and inclusion and exclusion criteria. Systematic searches were conducted in relevant databases, and pertinent studies were selected. The results revealed that the definition of KPIs varied according to context and industry; 23 KPIs, 9 Big Data methods, and 7 IT tools were identified. Finally, the conclusions emphasized the importance of adapting logistics KPIs to business priorities and the relevance of Big Data in their definition to improve both decision-making and customer satisfaction.El presente estudio abordó una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL) sobre la influencia de Big Data en la definición de Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) logísticos y su impacto en la satisfacción del cliente. La literatura revisada mostró numerosos estudios sobre el uso de Big Data en la logística; sin embargo, fueron escasos los esfuerzos que sintetizaron aspectos como los KPIs definidos, los métodos desarrollados y las herramientas implementadas. El objetivo fue explorar y analizar cómo Big Data apoyó en la definición de KPIs logísticos y su influencia en la satisfacción del cliente. La metodología abarcó tres etapas: planificación, implementación y resultados, siguiendo el enfoque de Kitchenham. Se estableció un protocolo de revisión con preguntas de investigación clave y criterios de inclusión y exclusión. Se realizaron búsquedas sistemáticas en bases de datos relevantes y se seleccionaron estudios pertinentes. Los resultados revelaron que la definición de KPIs varió según el contexto y la industria; se identificaron 23 KPIs, 9 métodos de Big Data y 7 herramientas de TI. Finalmente, las conclusiones subrayaron la importancia de adaptar los KPIs logísticos a las prioridades del negocio y la relevancia de Big Data en su definición para mejorar la satisfacción del cliente.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática2024-06-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/rpcsis/article/view/2853310.15381/rpcs.v6i1.28533Revista Peruana de Computación y Sistemas; Vol. 6 No. 1 (2024); 91-99Revista peruana de computación y sistemas; Vol. 6 Núm. 1 (2024); 91-992617-2003reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/rpcsis/article/view/28533/21110Derechos de autor 2024 Luis Alfonso Melgarejo Zelaya, Jose Santistebanhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/285332024-12-02T16:30:57Z
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