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dc.contributor.advisorMadrigal Pana, Johnny
dc.creatorDíaz Ramírez, Natalia
dc.date.accessioned2022-07-26T17:31:07Z
dc.date.available2022-07-26T17:31:07Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10669/87043
dc.description.abstractEl objetivo de la presente investigación es identificar los clientes propensos a reactivar el uso de la tarjeta de crédito en una tienda departamental en México, para realizar campañas de activación e incrementar las ventas en el 2021. Los datos corresponden a información de clientes con tarjetas de crédito no bancarias de una tienda departamental en México. La población de análisis son los clientes que realizaron compras desde enero de 2019 y que se inactivaron (no realizaron compras) desde abril de 2020 a abril de 2021. Se desarrolló un análisis descriptivo y un modelo de clasificación comparando tres modelos, utilizando los métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Respecto al método de aprendizaje automático se usaron las técnicas de bosques aleatorios y potenciación del gradiente extremo (XGBoost), mientras que para el método de aprendizaje profundo se utilizó el modelo de perceptrones multicapa. Entre los principales resultados se eligió como modelo óptimo el de XGBoost, con el cual se obtuvo una tasa de respuesta positiva (sensibilidad) de 72% y una precisión global de 70%. Además, entre las variables identificadas que contribuyen en mayor medida a la reactivación se pueden mencionar las siguientes: clientes que han realizado compras en las grandes campañas, cantidad de meses de inactividad menor a los nueve meses, el segmento de cliente en el periodo activo y el actual, tipo de tarjeta, cantidad de visitas en el periodo activo y frecuencia entre las visitas en el periodo activo. En la fase de implementación se trabajó con los clientes con probabilidades altas de reactivación donde se establecieron estrategias para realizar una comunicación personalizada y una oferta de incentivos diferenciada y atractiva. A nivel general se obtuvo un panorama favorable en las ventas en el periodo de implementación, sin embargo, existen factores que no se tomaron en cuenta en el modelo que pudieron contribuir en la mejora de las ventas. Entre los factores se podría mencionar la recuperación en el consumo a nivel nacional, reducción de la tasa de desempleo, auge del comercio electrónico y de consumidores digitales.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.sourceUniversidad de Costa Rica, San José, Costa Ricaes_ES
dc.subjectTarjeta de Créditoes_ES
dc.subjectTienda departamentales_ES
dc.subjectCampañas de activaciónes_ES
dc.subjectADMINISTRACIÓN FINANCIERAes_ES
dc.titleReactivación de clientes ante la pandemia por el COVID-19es_ES
dc.typetesis de maestríaes_ES
dc.description.procedenceUCR::Vicerrectoría de Investigación::Sistema de Estudios de Posgrado::Ciencias Sociales::Maestría Profesional en Estadísticaes_ES


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