Resumen:
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[ES] Tuawa es una empresa cuya actividad principal es la comercialización de filtros de agua. El objeto de este TFG es caracterizar los clientes de Tuawa y el proceso de compra. La base de datos de dicha empresa se ha ...[+]
[ES] Tuawa es una empresa cuya actividad principal es la comercialización de filtros de agua. El objeto de este TFG es caracterizar los clientes de Tuawa y el proceso de compra. La base de datos de dicha empresa se ha construido con personas que han mostrado interés por el producto a través de algún canal de marketing, y por ello, han sido registrados en la misma. Sin embargo, unos han terminado comprando el producto y otros no. Cada uno de estos registros que corresponden a un potencial cliente se denomina Lead. Utilizando el lenguaje de programación R, se modeliza la predicción de los leads que finalizan la compra. En consecuencia, se obtiene el perfil de las personas que compran el producto y de los que no. Gracias a análisis descriptivos y al desarrollo de modelos de inteligencia de negocios se busca comprender el comportamiento de ambos grupos y realizar previsiones sobre las características que harán de un Lead un cliente en el futuro. De esta manera, se diseña un proceso de ayuda para la toma de decisiones de la empresa, intentando así dirigir la venta de los productos al perfil adecuado de cliente.
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[EN] Tuawa´s main activity is the commercialization of drinkable water filters and it´s the company in which this study focuses on. In fact, this final thesis aims at characterizing its customers and the purchasing process. ...[+]
[EN] Tuawa´s main activity is the commercialization of drinkable water filters and it´s the company in which this study focuses on. In fact, this final thesis aims at characterizing its customers and the purchasing process. Tuawa´s database is built with people who has shown interest in the product through any of the marketing channels. Nevertheless, some of them end up purchasing it and some others don´t. Every record of the database corresponds to a potential customer, a Lead. Using R´s programming language, leads buying prediction is modelled. As a result, customers and non-customers profiles are developed. Based on descriptive analysis and business intelligence modelling, we seek to understand the behavior of both groups of individuals and project the characteristics that will make from a lead a customer of the future. By doing so, a decision-support process is designed, thus offering the product to the right customer profile.
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