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dc.creatorArgüello Niño, Carlos Abel
dc.date.accessioned2016-02-19T16:57:03Z
dc.date.accessioned2017-02-13T19:31:03Z
dc.date.accessioned2017-06-24T16:19:04Z
dc.date.available2016-02-19T16:57:03Z
dc.date.available2017-02-13T19:31:03Z
dc.date.available2017-06-24T16:19:04Z
dc.date.created2016
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11634/700
dc.descriptionLa minería de datos se ha utilizado ampliamente para optimizar el manejo de los clientes, con el fín de maximizar el retorno de la inversión. En particular, este trabajo trata del uso de los modelos de scoring en las campañas de comercialización de un producto. Los modelos se desarrollan normalmente para identificar las características de los clientes que tienen más probabilidades de incurrir en un evento (caer en mora, comprar un producto, retirar un producto, etc.). Si bien estos modelos son utiles para identificar los clientes a los que se va a dirigir una campaña de marketing, esta campaña puede ser dirigida a clientes que ya han decidido que acción tomar con respecto al evento en cuestión (en este caso, compra de un producto), independientemente de si reciben o no la campaña (por ejemplo, correo electrónico, llamada). Se propone la aplicación de una metodología para identicar a los clientes cuyas decisiones serán influenciados positivamente por campañas. La metodología propuesta es sencilla de implementar y se puede utilizar combinada con los algoritmos de aprendizaje supervisado más comúnmente utilizados. Esta metodología puede proporcionar al sector de telecomunicaciones una simple pero significativa mejora metodológica para optimizar sus acciones de marketing.en_US
dc.format.mimetypeaplicación/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.sourceinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.subjectRiesgo (Finanzas)en_US
dc.subjectInstituciones financierasen_US
dc.subjectMoratoriaen_US
dc.titleEl modelo de up-lifting aplicado a un score de riesgoen_US
dc.title.alternativeUplifting model applied to a risk scoreen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.publisher.programPregrado Estadísticaspa
dc.publisher.departmentFacultad de Estadísticaspa
dc.type.spaTrabajo de gradospa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.description.sedeCRAI-USTA Bogotáspa


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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
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