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Acceso Abierto

Análisis y estructuración de clientes para una empresa del sector logístico. Caso Italian Shipping Cargo

dc.contributor.advisorPinilla Alzate, Jeison Orlando
dc.contributor.gruplacMatemáticas Aplicadas y Computación - MACC
dc.creatorOrjuela Torres, Sergio Andrés
dc.creatorOrdoñez Lugo, Bianca Johanna
dc.creator.degreeMagíster en Business Analytics
dc.creator.degreetypeFull time
dc.date.accessioned2023-07-25T18:07:24Z
dc.date.available2023-07-25T18:07:24Z
dc.date.created2023-06-17
dc.descriptionSe puede definir business analitycs como la solución que nace por medio del análisis de datos a las problemáticas específicas de un negocio, parte de esta solución es la creación de un proceso de inteligencia empresarial el cual va a impactar positivamente las diferentes áreas de una empresa ya que establece indicadores clave para su análisis y posterior a sus conclusiones tomar mejores decisiones y estrategias de negocio. Este proyecto tiene como fin definir una nueva estrategia de analítica en el área comercial de la empresa Italian shipping Cargo, por medio de la creación de los procesos para el análisis de datos externo (Mercado) e interno (Diagrama de flujo de datos), la definición de indicadores clave, funnel de ventas, Tarjetas de clientes con sus características. Estos hitos están enfocados en aumentar el número de operaciones (Ventas) y estructurar la gestión y logística comercial.
dc.description.abstractBusiness analytics can be defined as the solution that is born through the analysis of data to the specific problems of a business, part of this solution is the creation of a business intelligence process which will positively impact the different areas of a company since which establishes key indicators for analysis and subsequent conclusions to make better decisions and business strategies. The purpose of this project is to define a new analytics strategy in the commercial area of the Italian shipping Cargo company, through the creation of processes for external (Market) and internal (Data Flow Diagram) data analysis, definition of key indicators, sales funnel, customer cards with their characteristics. These milestones are focused on increasing the number of operations (Sales) and structuring commercial management and logistics.
dc.description.sponsorshipItalian shipping cargo
dc.format.extent97
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.48713/10336_40220
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/40220
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Rosario
dc.publisher.departmentEscuela de Administración
dc.publisher.departmentEscuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología
dc.publisher.programMaestría en Business Analytics
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.source.bibliographicCitationBaker, R. (2019). Marketing Funnel: La Guía Completa Para Entender La Psicología Del Cliente, Crear Un Embudo De Ventas y Aumentar Los Beneficios. Cómo Configurar Google Analytics y Optimizar El Tipo De Conversión. Independently Published
dc.source.bibliographicCitationSchwaber, K., & Sutherland, J. (2020). “La Guía Definitiva de Scrum: Las Reglas del Juego” Scrum Guides. https://scrumguides.org/docs/scrumguide/v2020/2020-Scrum-Guide-Spanish-Latin-South-American.pdf
dc.source.bibliographicCitationSharda, R. (2017). Business Intelligence, Analytics and Data Science. Pearson. ISBN: 1-292-22054-6.
dc.source.bibliographicCitationDAMA International. (2010). DAMA - GUIA DE FUNDAMIENTOS PARA LA GESTION DE DATOS. DAMA International.: Technics Publications, LLC.
dc.source.bibliographicCitationHernández Lalinde, J. D., Espinosa Castro, F., Rodríguez, J. E., & Chacón Rangel, J. (2018). Sobre el uso adecuado del coeficiente. Venezuela: Avft.
dc.source.bibliographicCitationKaur, P., & Singh, M. (2023). Modelo de segmentación de clientes usando K-means. India: (ICSCDS).
dc.source.bibliographicCitationOchoa, l., Paredes, K., & Esquicha, J. (2017). Estudio Comparativo de Técnicas no Supervisadas de Minería de Datos para Segmentación de Alumnos. Boca Raton: Global Partnerships for Development and Engineering Education.
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosario
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocUR
dc.subjectSegmentación
dc.subjectClusterizacion
dc.subjectDepartamento comercial
dc.subjectVentas
dc.subject.keywordClustering
dc.subject.keywordSales
dc.subject.keywordComercial department
dc.subject.keywordAnalitycs
dc.titleAnálisis y estructuración de clientes para una empresa del sector logístico. Caso Italian Shipping Cargo
dc.title.TranslatedTitleAnalysis and structuring of clients for a company in the logistics sector. Italian Shipping Cargo case
dc.typebachelorThesis
dc.type.documentAnálisis de caso
dc.type.spaAnálisis de caso
local.department.reportEscuela de Administración
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