Plan de tesis

Desarrollo de la Tesis
TÍTULO:
Análisis, diseño e implementación de un Sistema de Gestión de Campañas Segmentadas usando Inteligencia de Negocios con redes neuronales.
RESUMEN:
La presente tesis tratará del análisis, diseño e implementación de un Sistema que permita Gestionar las Campañas Segmentadas usando conceptos y herramientas de la Inteligencia de Negocios creando modelos matemáticosde redes neuronales, los cuales nos facilitarán una mejor segmentación de clientes para una empresa dedicada a prestación de servicios en telecomunicaciones, las cuales cuentan con información de sus clientes.
INTRODUCCIÓN:
Dentro del Segmento Residencial de Telefónica S.A.A. se cuenta con tres sectores: Premium, Masivo y Público. Mensualmente se envían campañas de ventas a estos tres sectoresluego de realizar una segmentación de mercado.
Sin embargo el sistema que actualmente usa Telefónica del Perú para crear y hacerle el seguimiento a las campañas tiene deficiencias en cuanto a rendimiento, calculada como los ingresos recibidos por las campañas entre la inversión total que se realiza para lanzar una campaña. Haciendo que el proceso en el que se crea una campaña y se recibe laretroalimentación por parte de las empresas que realizan la venta por llamadas es muy largo, pudiendo durar hasta un mes para que se lance una nueva campaña, debido a los pasos manuales, y hasta 4 meses para poder evaluar la campaña. Generando malestar en los clientes ya que algunas veces se le ofrecen servicios luego de que éste los ha adquirido.
Es así que surge la necesidad de implementar mejoressoluciones que nos permitan ofrecer un buen servicio y aumentar la satisfacción de los clientes.
PROBLEMA:
La introducción nos presenta una clara problemática presente en las diferentes empresas comerciales presentes en el mercado.
Así se presenta la siguiente pregunta de investigación:
¿Cómo realizar una adecuada toma de decisiones para la segmentación de clientes que permita obtenermayores beneficios considerando los costos incurridos?
OBJETIVOS:
Plantear un modelo que permita realizar una adecuada segmentación de clientes para obtener mayores beneficios considerando los costos incurridos.
Desarrollar una herramienta que facilite la toma de decisiones para el lanzamiento de campañas dirigidas a diferentes segmentos de clientes.

JUSTIFICACIÓN:
Dado que las actualessoluciones de Inteligencia de Negocios son muy costosas y complejas de adecuar a los mercados particulares de cada empresa surge la necesidad de plantear alternativas que se puedan personalizar a cada empresa.
Es necesario plantear herramientas que utilicen nuevos mecanismos de análisis de datos. Y se ha comprobado en muchos casos que las redes neuronales ayudan a encontrar nuevos patrones que losmétodos tradicionales no lo muestran.
MARCO TEÓRICO:
Para el desarrollo de plan de tesis se plantea utilizar la metodología llamada CRISP-DM (Metodología de Desarrollo de Proceso Estándar para la minería de Datos), la cual no ha sido construida de manera teórica ni académica sino se basa en experiencias reales de cómo la gente hace proyectos de Minería de Datos.
Minería de Datos
La minería de datosconsiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos.
Bajo el nombre de minería de datos se engloba todo un conjunto de técnicas encaminadas a laextracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos. Está fuertemente ligado con la supervisión de procesos industriales ya que resulta muy útil para aprovechar los datos almacenados en las bases de datos.
Las bases de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante los modelos extraídos utilizando técnicas de minería de...