Generación de Modelos Predictivos de Satisfacción Transaccional para un Centro de Atención a Clientes

Hdl Handle:
http://hdl.handle.net/11285/619527
Title:
Generación de Modelos Predictivos de Satisfacción Transaccional para un Centro de Atención a Clientes
Authors:
Salazar Hernández, César
Issue Date:
02/09/2016
Abstract:
Es una necesidad de las empresas lograr que sus clientes estén altamente satisfechos con los servicios que estas les proveen. Un cliente insatisfecho cambiará de proveedor con mayor facilidad que un cliente que tiene un alto grado de satisfacción con su proveedor actual y la pérdida de clientes repercute directamente en las finanzas de la empresa, por lo que es importante crear mecanismos que ayuden a mejorar las relaciones cliente � proveedor. Existen herramientas y estrategias que contribuyen para este fin, como los CRM, programas de recompensas, etc. No hay que olvidar que la satisfacción se construye mediante experiencias. Cada contacto entre cliente y proveedor, ya sea para solicitar un servicio o levantar una queja son puntos de crucial importancia para construir un índice de satisfacción cliente, por lo que es muy importante detectar cuando uno de estos contactos o transacciones está siendo una experiencia insatisfactoria para el cliente o tiene una tendencia clara a serlo, para tomar las medidas pertinentes que permitan modificar dicha tendencia. Es así que esta tesis surge de la necesidad de predecir con un alto grado de exactitud qué transacciones en un centro de atención telefónica a clientes tienen una tendencia a ser consideradas una mala experiencia para el cliente, contribuyendo a que se sienta insatisfecho, y describir qué características de la transacción determinan esa tendencia. Este trabajo se centra el uso de minería de datos para la construcción de clasificadores, usando la técnica de árboles de decisión con el algoritmo C4.5. Este algoritmo fue seleccionado debió a su amplio uso en la literatura y a que el resultado es fácilmente interpretable en comparación con modelos como Redes neuronales o Máquinas de soporte de vectores. Los resultados obtenidos fueron positivos, ya que se logró una precisión de más del 78% en la predicción de casos con tendencia a ser satisfactorios contra casos con tendencia a ser insatisfactorios. Adicionalmente el clasificador generado tiene un tamaño adecuado para ser interpretado por el personal de atención y directivos del centro de llamadas, ayudándoles a tomar decisiones que conduzcan a mejoras sustanciales en el servicio que proveen. Durante el desarrollo de este trabajo se logró un profundo entendimiento del negocio lo que permite sugerir áreas de investigación que complementen este trabajo, mejorando los resultados obtenidos y logrando aÚn mejores índices de satisfacción entre los clientes de esta empresa.
Keywords:
Relación Cliente-Proveedor; �ndice Satisfacción del Cliente; Cliente; Empresa; Negocio
Degree Program:
Maestría en Ciencias Computacionales con Especialidad en Redes y Seguridad Informática
Advisors:
Dr. Miguel González Mendoza
Committee Member / Sinodal:
Dra. María de los Angeles Junco Rey; Dr. Jorge Adolfo Rámirez Uresti
Degree Level:
Maestro en Ciencias Computacionales con Especialidad en Redes y Seguridad Informática
School:
Escuela de Ingeniería y Ciencias
Campus Program:
Campus Estado de México
Discipline:
Ingeniería y Ciencias Aplicadas / Engineering & Applied Sciences
Appears in Collections:
Ciencias Exactas

Full metadata record

DC FieldValue Language
dc.contributor.advisorDr. Miguel González Mendozaes
dc.contributor.authorSalazar Hernández, Césaren
dc.date2012-05en
dc.date.accessioned2016-09-02T11:08:21Z-
dc.date.available2016-09-02T11:08:21Z-
dc.date.issued02/09/2016-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11285/619527-
dc.description.abstractEs una necesidad de las empresas lograr que sus clientes estén altamente satisfechos con los servicios que estas les proveen. Un cliente insatisfecho cambiará de proveedor con mayor facilidad que un cliente que tiene un alto grado de satisfacción con su proveedor actual y la pérdida de clientes repercute directamente en las finanzas de la empresa, por lo que es importante crear mecanismos que ayuden a mejorar las relaciones cliente � proveedor. Existen herramientas y estrategias que contribuyen para este fin, como los CRM, programas de recompensas, etc. No hay que olvidar que la satisfacción se construye mediante experiencias. Cada contacto entre cliente y proveedor, ya sea para solicitar un servicio o levantar una queja son puntos de crucial importancia para construir un índice de satisfacción cliente, por lo que es muy importante detectar cuando uno de estos contactos o transacciones está siendo una experiencia insatisfactoria para el cliente o tiene una tendencia clara a serlo, para tomar las medidas pertinentes que permitan modificar dicha tendencia. Es así que esta tesis surge de la necesidad de predecir con un alto grado de exactitud qué transacciones en un centro de atención telefónica a clientes tienen una tendencia a ser consideradas una mala experiencia para el cliente, contribuyendo a que se sienta insatisfecho, y describir qué características de la transacción determinan esa tendencia. Este trabajo se centra el uso de minería de datos para la construcción de clasificadores, usando la técnica de árboles de decisión con el algoritmo C4.5. Este algoritmo fue seleccionado debió a su amplio uso en la literatura y a que el resultado es fácilmente interpretable en comparación con modelos como Redes neuronales o Máquinas de soporte de vectores. Los resultados obtenidos fueron positivos, ya que se logró una precisión de más del 78% en la predicción de casos con tendencia a ser satisfactorios contra casos con tendencia a ser insatisfactorios. Adicionalmente el clasificador generado tiene un tamaño adecuado para ser interpretado por el personal de atención y directivos del centro de llamadas, ayudándoles a tomar decisiones que conduzcan a mejoras sustanciales en el servicio que proveen. Durante el desarrollo de este trabajo se logró un profundo entendimiento del negocio lo que permite sugerir áreas de investigación que complementen este trabajo, mejorando los resultados obtenidos y logrando aÚn mejores índices de satisfacción entre los clientes de esta empresa.es
dc.language.isoes-
dc.rightsOpen Accessen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleGeneración de Modelos Predictivos de Satisfacción Transaccional para un Centro de Atención a Clienteses
dc.typeTesis de Maestríaes
thesis.degree.grantorInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterreyes
thesis.degree.levelMaestro en Ciencias Computacionales con Especialidad en Redes y Seguridad Informáticaes
dc.contributor.committeememberDra. María de los Angeles Junco Reyes
dc.contributor.committeememberDr. Jorge Adolfo Rámirez Uresties
thesis.degree.disciplineEscuela de Ingeniería y Cienciases
thesis.degree.nameMaestría en Ciencias Computacionales con Especialidad en Redes y Seguridad Informáticaes
dc.subject.keywordRelación Cliente-Proveedores
dc.subject.keyword�ndice Satisfacción del Clientees
dc.subject.keywordClientees
dc.subject.keywordEmpresaes
dc.subject.keywordNegocioes
thesis.degree.programCampus Estado de Méxicoes
dc.subject.disciplineIngeniería y Ciencias Aplicadas / Engineering & Applied Sciencesen
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