Análisis de segmentación de datos para la prospección de oportunidades potenciales en un entorno CRM perteneciente a una escuela de negocios del Perú

• Autor: Santivañez Esquivel, Isodoro Juancarlos
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional del Centro del Perú
• Repositorio: UNCP - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/11063
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12894/11063
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Segmentación de datos; Data mining; Marketing relacional; Prospección; Oportunidades potenciales; Gestión de relaciones con el cliente; CRM; Escuela de negocios; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La prospección de oportunidades potenciales es uno de los puntos de partida en el que se basa toda estrategia de marketing, puesto que detecta el mercado objetivo el cual permite el logro de ventas, así como la recopilación de datos consistentes para el análisis de patrones y tendencias que generan insights de evolución comercial en la organización. Ante este contexto, el análisis de segmentación de datos se muestra como una alternativa crucial en los procesos de marketing y ventas, permitiendo a las organizaciones comprender mejor las características y comportamientos de sus clientes para personalizar las técnicas de interacción y su adaptabilidad al cambio ante un entorno competitivo. El presente informe de suficiencia profesional titulado “Análisis de segmentación de datos para la prospección de oportunidades potenciales en un entorno CRM perteneciente a una escuela de negocios del perú” tiene como objetivo presentar un enfoque aplicado de análisis de segmentación datos como parte de la estrategia en los procesos de marketing y ventas para el portafolio de posgrado de la escuela de negocios de la Pontifica Universidad Católica del Perú, conocido también como Centrum PUCP, siendo este nuestro objeto de estudio. Para este fin, el informe presenta un estudio de entendimiento del negocio y del modelado de datos presente en la plataforma CRM con la que trabaja la escuela de negocios, adquiriendo la base de información necesaria para su análisis aplicando la metodología de data mining denominado CRISP-DM, cuyo proceso de buenas prácticas permite la exploración y tratamiento de datos en campañas comerciales anteriores con el objetivo de optimizar las estrategias de marketing de tipo relacional, ofreciendo como resultado una mejora en la segmentación de datos para la prospección de oportunidades potenciales en la organización. Por medio de este trabajo se concluye que el beneficio de un análisis de segmentación de datos bajo una metodología de data mining permite al área de Marketing y Ventas en la escuela de negocios mejorar en la personalización de comunicaciones en función al perfil del prospecto como del programa académico, logrando en el aumento del ratio de apertura y la disminución de cancelaciones de suscripción en comparación al año anterior según las buenas prácticas comerciales, dando como resultado un índice mayor en la tasa de conversión. Todo este proceso es desarrollado, supervisado y capacitado como parte de las funciones profesionales que ejerce el sustentante.