Implementación de un modelo de identificación de momentos de vida del cliente para personalizar ofertas comerciales en una entidad bancaria en el 2020

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Aborda la implementación de un modelo de identificación de momentos de vida del cliente para una entidad bancaria cuyo objetivo principal es personalizar ofertas comerciales acorde a cada momento de vida del cliente y de esta manera generar incremento en las ventas. El marco de trabajo usado fue SCR...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Matias Rayme, Nataly Melissa
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/16993
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/16993
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Bancos - Tecnología de la información - Perú
Relaciones con los clientes -- Innovaciones tecnológicas
Bancos - Servicios al cliente
Scrum (Desarrollo de software para computadora)
Desarrollo de software ágil
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02
Descripción
Sumario:Aborda la implementación de un modelo de identificación de momentos de vida del cliente para una entidad bancaria cuyo objetivo principal es personalizar ofertas comerciales acorde a cada momento de vida del cliente y de esta manera generar incremento en las ventas. El marco de trabajo usado fue SCRUM ya que permitía la entrega del producto anticipado y la actualización constante de requisitos. Los momentos de vida que identifica el modelo son autosuficientes, ascenso laboral, estudiantes, casados, padres, dependientes y primer inmueble. En la etapa de lanzamiento de iniciativas comerciales se probó la personalización de la comunicación para el producto de crédito personal en los autosuficientes el cuál genero un 36% de incremento en ventas versus el grupo control. También se realizó encuestas a los colaboradores de la entidad bancaria y a un grupo de clientes para medir el % de personas que el modelo detecta correctamente al menos un momento de su vida, como resultado se obtuvo 81% y 60% respectivamente.
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