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    Predicción de Abandono de Clientes en una Empresa de Comercialización de Productos de Consumo Masivo

    Autor: 
    Rojas-Mañón, Ernesto Armando
    Fecha: 
    16/07/2024
    Palabra clave: 
    abandono de clientes; fidelización; retención; predicción; productos de consumo masivo; customer churn; loyalty; retention; prediction; mass consumer products; Máster Universitario en Inteligencia de Negocio
    Tipo de Ítem: 
    masterThesis
    URI: 
    https://reunir.unir.net/handle/123456789/18534
    Open Access
    Resumen:
    Este TFM aborda la problemática del abandono de clientes en una empresa de comercialización y distribución de productos de consumo masivo, destacando la crucial importancia de la retención de clientes y la necesidad de desarrollar modelos predictivos para prevenir la fuga. El objetivo principal del estudio es desarrollar un modelo de predicción del abandono de clientes en la empresa seleccionada. Para lograrlo, se identificarán los factores determinantes que influyen en el abandono, se analizará el comportamiento de compra de los clientes y se implementarán diversas técnicas de análisis de datos, incluyendo el aprendizaje supervisado y no supervisado. Los modelos predictivos sugeridos serán evaluados en términos de precisión y efectividad, y se propondrán estrategias específicas para anticipar, prevenir y minimizar el abandono de clientes, tales como la implementación de programas de lealtad, estrategias de upselling y cross-selling, entre otras. Asimismo, se explorarán herramientas tecnológicas específicas como el CRM y se sugerirá plataformas de automatización de marketing para optimizar la gestión de relaciones con los clientes y mejorar la eficiencia operativa de la empresa.
    Descripción: 
    This master's thesis addresses the problem of customer churn in a FMCG commercialization and distribution company, highlighting the crucial importance of customer retention and the need to develop predictive models to prevent churn. The main objective of the study is to develop a customer churn prediction model for the selected company. To achieve this, the key factors influencing churn will be identified, customer buying behavior will be analyzed, and various data analysis techniques, including supervised and unsupervised learning, will be implemented. The suggested predictive models will be evaluated in terms of accuracy and effectiveness, and specific strategies will be proposed to anticipate, prevent, and minimize customer churn. These strategies include the implementation of loyalty programs, upselling and cross-selling strategies, among others. Likewise, specific technological tools such as CRM systems and marketing automation platforms will be explored to optimize customer relationship management and improve the company's operational efficiency.
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    Nombre: Rojas Mañón, Ernesto Armando.pdf
    Tamaño: 3.635Mb
    Formato: application/pdf
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