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http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/424Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.rights.license | Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 2.5 Argentina (CC BY-NC 2.5 AR) | spa |
| dc.creator | Deroche, Ariel Fernando | spa |
| dc.creator | Basso, Diego | spa |
| dc.creator | Pollo Cattaneo, María Florencia | spa |
| dc.date | 2019 | spa |
| dc.date.accessioned | 2019-10-29T18:56:49Z | - |
| dc.date.available | 2019-10-29T18:56:49Z | - |
| dc.identifier.citation | Deroche, A. F., Basso, D. y Pollo-Cattaneo, M. F. (2019). Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático al análisis del Churn en planes de ahorro. ReDDi: Revista digital del Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas de la Universidad Nacional de La Matanza, 4(1). Recuperado de https://reddi.unlam.edu.ar/index.php/ReDDi/article/view/82/163 | spa |
| dc.identifier.uri | http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/424 | spa |
| dc.description | Introduciéndonos en el competitivo mercado automotor argentino donde las estrategias para captar nuevos clientes varían, nos encontramos con una gran cantidad de bonificaciones y descuentos para que nuevos clientes se adhieran a un plan.Sin embargo, la captación de nuevos clientes muchas veces desvía el foco de un aspecto importante, la satisfacción de los clientes actuales, ocasionando la rescisión de planes de ahorro ante la falta de estrategias específicas de retención en clientes de este segmento comercial. La predicción de clientes que pueden llegar a rescindir su plan se ha convertido en una arista de interés de estudio por parte de los concesionarios de automotores. Esto se centra en que la cartera de clientes representa uno sus mayores activos, obligando, en consecuencia, no sólo a tener que generar incentivos para aumentar el número de clientes, sino también para mantener los actuales.En este contexto, este trabajo tiene como objetivo presentar los resultados de la aplicación de distintos algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de explotación de datos sobre la información que un concesionario automotor de Argentina tiene de sus clientes, a fin de identificar patrones de comportamiento en aquellos con mayor probabilidad de rescindir el plan de ahorro. | spa |
| dc.description | Fil: Deroche, Ariel Fernando. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería de Software; Argentina. | spa |
| dc.description | Fil: Basso, Diego. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería de Software; Argentina. | spa |
| dc.description | Fil: Pollo-Cattaneo, María Florencia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería de Software; Argentina. | spa |
| dc.format | application/pdf | spa |
| dc.format.extent | 15 p. | spa |
| dc.language | spa | spa |
| dc.publisher | Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas | spa |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/ | spa |
| dc.source | ISSN 2525-1333 | spa |
| dc.source | Revista Digital del Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas. 2018; 4(1) : 1-15 | spa |
| dc.subject | ESTRATEGIA EMPRESARIAL | spa |
| dc.subject | EVALUACION DE RIESGOS | spa |
| dc.subject | ALGORITMOS | spa |
| dc.subject | INDUSTRIA AUTOMOTRIZ | spa |
| dc.title | Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático al análisis del Churn en planes de ahorro. | spa |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | spa |
| dc.type | info:ar-repo/semantics/artículo | spa |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | spa |
| Aparece en las colecciones: | 2019, Vol. 4, Nro. 1 | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| REDDI-4-1-5-Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático al análisis del Churn en planes de ahorro..pdf | 370.21 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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