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Professor Advisordc.contributor.advisorMusalem Said, Andrés 
Authordc.contributor.authorSepúlveda Jullian, Catalina 
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Industrial
Associate professordc.contributor.otherRíos Pérez, Sebastián
Associate professordc.contributor.otherGoic Figueroa, Marcel 
Admission datedc.date.accessioned2015-11-12T17:41:02Z
Available datedc.date.available2015-11-12T17:41:02Z
Publication datedc.date.issued2015
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/135070
General notedc.descriptionIngeniera Civil Industrial
Abstractdc.description.abstractLa industria de las telecomunicaciones está en constante crecimiento debido al desarrollo de las tecnologías y a la necesidad creciente de las personas de estar conectadas. Por lo mismo es que presenta un alto grado de competitividad y los clientes son libres de elegir la opción que más les acomode y cumpla con sus expectativas. De esta forma la predicción de fuga, y con ello la retención de clientes, son factores fundamentales para el éxito de una compañía. Sin embargo, dados los altos grados de competitividad entre las distintas empresas, se hace necesario innovar en cuanto a modelos de fuga utilizando nuevas fuentes de información, como lo son las llamadas al Call Center. Es así como el objetivo general de este trabajo es medir el impacto que generan las llamadas realizadas en el Call Center en la predicción de fuga de los clientes. Para lograr lo anterior se cuenta con información de las interacciones que tienen los clientes con el Call Center, específicamente el texto de cada llamada. Para extraer información sobre el contenido de las llamadas se aplicó un modelo de detección de tópicos sobre el texto para así conocer los temas tratados y utilizar esta información en los modelos de fuga. Los resultados obtenidos luego de realizar diversos modelos logit de predicción de fuga, muestran que al utilizar tanto la información de las llamadas como la del cliente (demográfica y transaccional), el modelo es superior en accuracy en un 8.7% a uno que no utiliza esta nueva fuente de información. Además el modelo con ambos tipos de variables presenta un error tipo I un 25% menor a un modelo que no incluye el contenido de las llamadas. Tras los análisis realizados es posible concluir que las llamadas al Call Center sí son relevantes y de ayuda al momento de predecir la fuga de un cliente, ya que logran aumentar la capacidad predictiva y ajuste del modelo. Además de que entregan nueva información sobre el comportamiento del cliente y es posible detectar aquellos tópicos que puedan estar asociados con la fuga, lo que permite tomar acciones correctivas.en_US
Lenguagedc.language.isoesen_US
Publisherdc.publisherUniversidad de Chileen_US
Type of licensedc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
Keywordsdc.subjectFidelidad de clientesen_US
Keywordsdc.subjectConducta del consumidoren_US
Keywordsdc.subjectTelecomunicacionesen_US
Keywordsdc.subjectText miningen_US
Keywordsdc.subjectSeech analyticsen_US
Títulodc.titleMetodolgía para estimar el impacto que generan las llamadas realizadas en un call center en la fuga de los clientes utilizando técnicas de text miningen_US
Document typedc.typeTesis


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