Minería de datos para mejorar la toma decisiones en el área de gestión al cliente de telefónica del Perú zonal Tarapoto

Abstract

La presente tesis titulada, “MINERÍA DE DATOS PARA MEJORAR LA TOMA DECISIONES EN EL AREA DE GESTIÓN AL CLIENTE DE TELEFÓNICA DEL PERÚ ZONAL TARAPOTO”, tiene como objetivo general, determinar el efecto del uso de minería de datos en la toma de decisiones en el área de gestión al cliente de telefónica del Perú zonal Tarapoto; para cumplir con tal objetivo primeramente se tuvo que analizar los procesos de toma de decisiones en el área de gestión al cliente encontrando ciertas falencias; teniendo en claro el análisis se pasó a diseñar e implementar el sistema con herramientas de minería de datos llevando a medir los resultados en el proceso de toma de decisiones con el uso del aplicativo con minería de datos. Para el desarrollo de esta tesis “MINERÍA DE DATOS PARA MEJORAR LA TOMA DECISIONES EN EL ÁREA DE GESTIÓN AL CLIENTE DE TELEFÓNICA DEL PERÚ ZONAL TARAPOTO”, realizada en telefónica del Perú zonal Tarapoto, se tomó como base el entorno actual de la minería de datos ya que se presentó un análisis de su importancia, origen e implementación, pasando por la descripción de las metodologías existentes para desarrollar un proyecto en esta área de investigación. A su vez, hace de su manejo en los procesos empresariales relacionados con la estrategia de Customer Relationship Management (crm) para la toma decisiones empresariales y el fraccionamiento del cliente. Así como también para la culminación de este proyecto se izó el levantamiento de información se utilizaron entrevistas, técnicas de observación; para el análisis y diseño se utilizó el UML, que es un lenguaje de modelado visual y se utilizó la metodología RUP (proceso racional unificado). En esta investigación se trabajó con el área gestión al cliente la evaluación de la rapidez del procesamiento de la información se mejoró de regular a bueno y muy bueno. Como resultado En el desempeño en el trabajo con las herramientas actuales se obtenía un 75% en el calificativo de regular mientras que con la aplicación de la herramienta la evaluación del desempeño mejoró a un 100%.

This thesis entitled, "DATA MINING TO IMPROVE THE DECISION MAKING IN THE TELEFONICA CUSTOMER MANAGEMENT AREA OF PERU ZONAL TARAPOTO", has as its general objective, to determine the use of data mining in the decision-making process in the customer management area of Telefónica del Perú zonal Tarapoto; In order to fulfill the objective first, the decision-making processes in the area of customer management had to be analyzed, finding certain shortcomings; Having clear the analysis, we went on to design and implement the system with data mining tools to measure the results in the decision making process with the use of the application with data mining. For the development of this thesis "DATA MINING TO IMPROVE THE DECISION MAKING IN THE TELEFONICA CUSTOMER MANAGEMENT AREA OF PERU ZONAL TARAPOTO", carried out in telephone of the zonal Tarapoto Peru, the current environment of data mining was taken as a basis since an analysis of its importance, origin and implementation was presented, going through the description of existing methodologies to develop a project in this research area. At the same time, it makes its management in the business processes related to the Customer Relationship Management (crm) strategy for making business decisions and splitting the client. As well as for the culmination of this project, information was collected, interviews were used, observation techniques; for the analysis and design the UML was used, which is a visual modeling language and the RUP (unified rational process) methodology was used. In this investigation we worked with the client management area, the evaluation of the speed of information processing was improved from regular to good and very good. As a result In the performance in the work with the current tools 75% was obtained in the qualification of regular while with the application of the tool the evaluation of the performance improved to 100%.