Implementación de IA para la Gestión de Leads en una empresa del sector automotor en Lima Perú
Descripción del Articulo
A pesar del avance de la digitalización en el sector automotor peruano, la empresa concesionaria R2L enfrenta una ineficiencia crítica en la gestión de leads digitales, lo que impacta directamente en su ratio de conversión. Esta problemática responde a tres factores principales: altos tiempos de res...
| Autores: | , , |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
| Repositorio: | UPC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/687293 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/10757/687293 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Inteligencia artificial Gestión de leads Sector automotor Transformación digital Experiencia del cliente Automatización Artificial intelligence Lead management Automotive sector Digital transformation Customer experience Automation https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
| Sumario: | A pesar del avance de la digitalización en el sector automotor peruano, la empresa concesionaria R2L enfrenta una ineficiencia crítica en la gestión de leads digitales, lo que impacta directamente en su ratio de conversión. Esta problemática responde a tres factores principales: altos tiempos de respuesta, baja personalización en el contacto comercial y escasa automatización en el proceso de filtrado, calificación y derivación de leads. Este estudio propone una solución basada en inteligencia artificial para optimizar la eficiencia del proceso comercial en R2L. Se emplearon herramientas de análisis estratégico como el Customer Journey, el Value Proposition Canvas y el Business Model Canvas, junto con entrevistas a especialistas del sector, para diseñar un plan de transformación digital estructurado en tres fases: automatización del proceso de gestión comercial, personalización y segmentación del contacto con leads, e integración de soluciones externas junto con funcionalidades avanzadas basadas en inteligencia artificial. Los resultados esperados incluyen una reducción significativa en los tiempos de respuesta, una mejora en la calidad de las interacciones comerciales y una mayor eficiencia en la calificación de leads, lo que incrementaría la tasa de conversión y optimizaría la experiencia del cliente. Se concluye que la implementación de inteligencia artificial en este contexto representa una herramienta importante para resolver ineficiencias operativas, acelerar el ciclo comercial y fortalecer la competitividad de los concesionarios en un entorno cada vez más orientado a lo digital. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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