Optimización analítica en la distribución de Leads con oferta Pymes a los ejecutivos de negocio de un banco
Descripción del Articulo
Se presenta una solución data driven, que tiene como finalidad optimizar el rendimiento de las campañas comerciales del segmento negocios en las oficinas del banco, incrementando la colocación de productos y el monto de facturación en venta, para así mejorar la efectividad en la gestión de los ejecu...
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Nacional de Ingeniería |
| Repositorio: | UNI-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/28709 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.14076/28709 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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Se presenta una solución data driven, que tiene como finalidad optimizar el rendimiento de las campañas comerciales del segmento negocios en las oficinas del banco, incrementando la colocación de productos y el monto de facturación en venta, para así mejorar la efectividad en la gestión de los ejecutivos y ganar market share a la competencia. Esta solución implica segmentar a los clientes por propensión a la adquisición, para lo cual se implementa un árbol de clasificación, como modelo explicativo que nos permite identificar que las ofertas más atractivas y cuáles son los clientes con mejor atracción a los productos del segmento. Como complemento al modelo se aplicará el algoritmo Round Robin para asignar los clientes más propensos a los ejecutivos de venta de acuerdo a la capacidad de gestión y la cercanía del cliente a la oficina, los leads restantes no distribuidos se asignarán a un canal alternativo de gestión. El resultado de la optimización mejora la gestión de los ejecutivos en +38 %, las ventas en +24 % y el monto facturado en +30 % en el primer mes de ejecución. |
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Flores Luyo, Luis ErnestoHuarcaya Canal, OscarHuarcaya Canal, Oscar2025-11-26T20:54:13Z2025-11-26T20:54:13Z2025http://hdl.handle.net/20.500.14076/28709Se presenta una solución data driven, que tiene como finalidad optimizar el rendimiento de las campañas comerciales del segmento negocios en las oficinas del banco, incrementando la colocación de productos y el monto de facturación en venta, para así mejorar la efectividad en la gestión de los ejecutivos y ganar market share a la competencia. Esta solución implica segmentar a los clientes por propensión a la adquisición, para lo cual se implementa un árbol de clasificación, como modelo explicativo que nos permite identificar que las ofertas más atractivas y cuáles son los clientes con mejor atracción a los productos del segmento. Como complemento al modelo se aplicará el algoritmo Round Robin para asignar los clientes más propensos a los ejecutivos de venta de acuerdo a la capacidad de gestión y la cercanía del cliente a la oficina, los leads restantes no distribuidos se asignarán a un canal alternativo de gestión. El resultado de la optimización mejora la gestión de los ejecutivos en +38 %, las ventas en +24 % y el monto facturado en +30 % en el primer mes de ejecución.A data driven solution is presented, aimed at optimizing the performance of business segment commercial campaigns in bank offices, increasing product placement and sales billing amount, thereby improving the effectiveness of executive management and gaining market share from the competition. This solution involves segmenting customers by propensity to purchase, for which a classification tree is implemented as an explanatory model that allows us to identify the most attractive offers and which customers have the best attraction to segment products. As a complement to the model, the Round Robin algorithm will be applied to assign the most likely customers to sales executives according to management capacity and customer proximity to the office. The remaining undistributed leads will be assigned to an alternative management channel. The result of the optimization improves executive management by +38 %, sales by +24 %, and the billed amount by +30 % in the first month of execution.Submitted by Quispe Rabanal Flavio (flaviofime@hotmail.com) on 2025-11-26T20:54:13Z No. of bitstreams: 4 huarcaya_co.pdf: 1269765 bytes, checksum: b79e4ae84d0b09239bc192459f0c4c29 (MD5) huarcaya_co(acta).pdf: 369435 bytes, checksum: c804260746d36ffce6abdd05f51e9839 (MD5) informe_de_similitud.pdf: 283229 bytes, checksum: 961318e4d9d09e7e6f24d1ed2d3e1f98 (MD5) carta_de_autorización.pdf: 2238096 bytes, checksum: cda01c8fff5e0243199e0b57989abfaa (MD5)Made available in DSpace on 2025-11-26T20:54:13Z (GMT). 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