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http://hdl.handle.net/20.500.14076/27082
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Canchano Caro, Javier Tolentino | - |
dc.contributor.author | Chauca Paredes, Sandro Alex | - |
dc.creator | Chauca Paredes, Sandro Alex | - |
dc.date.accessioned | 2024-05-06T18:43:13Z | - |
dc.date.available | 2024-05-06T18:43:13Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.14076/27082 | - |
dc.description.abstract | La presente investigación se basa principalmente en la implementación de un modelo de Inteligencia de Negocios basado en minería de opinión sobre comentarios a publicaciones expresados por usuarios en redes sociales. El modelo será implementado en una empresa corredora de seguros en el Perú. Uno de los grandes desafíos que enfrentan las empresas en la nueva era de la información es tener la capacidad de transformar los datos en información y convertir la información en conocimiento para la toma de decisiones. Asimismo, En los últimos años las empresas enfrentan nuevos desafíos como son: la innovación, el incremento de uso de internet, las redes sociales, los teléfonos inteligentes, la conectividad y la ubicuidad de las personas. Para lograr el éxito en la innovación es fundamental una profunda compresión de los clientes. Existen tres motivaciones para que las personas estén dispuestos a recibir y transmitir contenido de una empresa o marca en redes sociales: social, emocional y funcional. Estas motivaciones se basan principalmente en, como enviar señales a otros sobre la experiencia, la singularidad o el estatus social de uno, compartir sentimientos positivos o negativos sobre las marcas y la tendencia de obtener y proporcionar información a otros. En consecuencia, las empresas tienden a invertir más recursos en publicidad en redes sociales lo cual genera que las publicaciones de las empresas lleguen a más usuarios en un mercado mucho más segmentado, lo cual permite a los usuarios reaccionar a través de sus opiniones y emociones expresadas en comentarios en redes sociales. Según el informe de inversión publicitaria del IAB Perú, a pesar del contexto adverso que enfrentamos como es la pandemia del coronavirus, la inversión publicitaria digital en el Perú creció un 6% en el 2020. En este informe se destaca el crecimiento de un +6% el formato de Video y un +7% en el formato Social Ads (publicidad en redes sociales). Los datos no estructurados están dominando a los datos estructurados con un volumen de hasta un 80% en comparación con su contraparte, los datos estructurados con solo un 20%. Según reporte del portal Statista.com en el 2021, en la plataforma de red social Facebook existen 2,79 billones de usuarios que se conectan mensualmente, también es una de las plataformas de red social que tiene mayor interacción de sus usuarios, según cifras del portal Zephoria Digital Marketing en el 2019 cada 60 segundos se publican 510,000 comentarios, se actualizan 293,000 estados y se suben 136,000 fotos. Asimismo, según cifras del portal wearesocial.com & hootsuite.com, en el Perú existen 24 millones de usuarios activos en redes sociales lo cual representa un 73% de la población. 23 millones de estos usuarios activos utilizan un teléfono inteligente para acceder a internet, lo cual representa un 70% de la población. Del mismo modo, en el Perú existen 39.08 millones de dispositivos móviles, lo cual demuestra que existen más celulares que habitantes, esto representa un 119% como porcentaje de la población. Respecto al mercado asegurador, de acuerdo con las cifras estadísticas de la Superintendencia Nacional de Banca Seguros y AFP al 31 de diciembre del 2020, existen 18 empresas de seguros, las cuales se agrupan en 3 categorías, de acuerdo con los ramos en los cuales están enfocadas. Siete empresas están dedicadas a Ramos Generales y de Vida, siete dedicadas exclusivamente a Ramos Generales, y cuatro se dedican exclusivamente a Ramos de Vida. La participación de mercado del sector asegurador está compuesta de las siguientes empresas: Rímac con un 30.64%, Pacífico Seguros con un 26.06%, La Positiva con 8.15% y Mapfre Perú con un 8.14%; las cuales son las empresas de seguros más reconocidas en el sector asegurador en el Perú. La producción de Primas de Seguros Netas (PSN) anualizadas ascendieron a S/ 14,021,4 millones, -0.7% puntos porcentuales con respecto a diciembre de 2019. La composición de la producción estuvo liderada por los Ramos Generales con S/ 5,340,241 y una participación de 38.1%, +1.3 puntos porcentuales a la registrada en diciembre de 2019. A su vez, los Seguros de Vida con S/ 4,722,209 y una participación de 33,7%, -0,4 puntos porcentuales con respecto s diciembre 2019. Las empresas de seguros se enfrentan al desafío de diseñar productos y servicios más competitivos que sean apoyados por la tecnología para poder ofrecer a sus clientes la reducción en el pago de su prima de seguro. Según el informe de Forbes, manejar de forma segura le puede ahorrar a los usuarios de seguros hasta un 30% en el pago de sus primas de seguros. La presente investigación de Inteligencia de Negocios permitirá a los ejecutivos de operaciones, ejecutivos de siniestros, gerencia general, gerencia comercial y gerencia de operaciones a poder analizar las opiniones y emociones expresadas a través de comentarios en redes sociales, para tomar decisiones objetivas basada en datos, respecto al nivel de satisfacción que tienen usuarios acerca de los servicios entregados por la empresa lo cual contribuirá a la mejora del servicio al cliente. La fuente de información de la presente investigación son los comentarios a las publicaciones de empresas del sector asegurador que se encuentran disponibles en las plataforma de red social: Facebook, los cuales serán extraídos a través de programas rastreadores y servicios API, que aplicando algoritmos de clasificación de texto serán clasificados a una categoría y a través de técnicas de Análisis de Sentimiento se identificaran patrones de comportamiento y formas de expresión que tienen los usuarios al reaccionar de manera positivas, negativa o neutra acerca de una producto o servicio. En la presente investigación se encontrará conceptos técnicos relacionados a: Inteligencia de Negocios, Aprendizaje de Máquina, Minería de Texto, Clasificación de Texto, Análisis de Sentimiento, Servicios RESTful API. Adicionalmente, se podrá encontrar los procedimientos para poder integrar estos conceptos a través de componentes de software y hardware logrando la sincronización en su funcionamiento para luego implementar proyectos en forma concreta que se integren a los procesos de negocio de una empresas del sector asegurador y que permita a los empleados a tomar decisiones en forma acertada acerca del comportamiento que tienen los usuarios en redes sociales, permitiendo desarrollar estrategias para mejorar el nivel de servicio al cliente. | es |
dc.description.abstract | This research is mainly based on the implementation of a Business Intelligence model based on opinion mining on comments to publications expressed by users on social networks. The model will be implemented in an insurance brokerage company in Peru. One of the great challenges that companies face in the new information age is having the ability to transform data into information and convert information into knowledge for decision making. Likewise, in recent years companies face new challenges such as: innovation, increased use of the Internet, social networks, smartphones, connectivity, and the ubiquity of people. To achieve success in innovation, a deep understanding of customers is essential. There are three motivations for people to be willing to receive and transmit content from a company or brand on social networks: social, emotional, and functional. These motivations are primarily based on, such as sending signals to others about one's expertise, uniqueness, or social status, sharing positive or negative feelings about brands, and the tendency to obtain and provide information to others. Consequently, companies tend to invest more resources in advertising on social networks, which means that company publications reach more users in a much more segmented market, which allows users to react through their opinions and emotions expressed. in comments on social networks. According to the IAB Peru advertising investment report, despite the adverse context we are facing such as the coronavirus pandemic, digital advertising investment in Peru grew by 6% in 2020. This report highlights the growth of +6 % the Video format and +7% in the Social Ads format (advertising on social networks). Unstructured data is dominating structured data with up to 80% volume compared to its counterpart, structured data at just 20%. According to a report from the Statista.com portal in 2021, on the Facebook social network platform there are 2.79 billion users who connect monthly, it is also one of the social network platforms that has the greatest interaction from its users, according to figures from the Zephoria Digital Marketing portal in 2019 every 60 seconds 510,000 comments are posted, 293,000 statuses are updated, and 136,000 photos are uploaded. Likewise, according to figures from the portal wearesocial.com & hootsuite.com, in Peru there are 24 million active users on social networks, which represents 73% of the population. 23 million of these active users use a smartphone to access the internet, which represents 70% of the population. According to the statistical figures of the Superintendencia Nacional de Banca Seguros y AFP as of June 2017, there are 22 insurance companies in Peru. Insurance companies can be grouped into 3 categories, according to the branches in which they are focused. Regarding the insurance market, according to the statistical figures of the Superintendencia Nacional de Banca Seguros y AFP as of December 31, 2020, there are 18 insurance companies, which are grouped into 3 categories, according to the branches in which they are focused. Seven companies are dedicated to General and Life risks, seven exclusively dedicated to General risks, and four are exclusively dedicated to Life risks. The market share of the insurance sector is made up of the following companies: Rímac with 30.64%, Pacífico Seguros with 26.06%, La Positiva with 8.15% and Mapfre Perú with 8.14%, which are the most recognized insurance companies in the insurance sector in Peru. The annualized production of Net Insurance Premiums (PSN) amounted to S/ 14,021.4 million, -0.7% percentage points compared to December 2019. The composition of the production was led by the General risks with S/ 5,340,241 and a participation of 38.1%, +1.3 percentage points to that registered in December 2019. In turn, Life Insurance with S/ 4,722,209 and a participation of 33.7%, -0.4 percentage points compared to December 2019. Insurance companies face the challenge of designing more competitive producís and Services that are supported by technology in order to offer their clients reduced insurance premium payments. According to the Forbes report, driving safely can save insurance users up to 30% on the payment of their insurance premiums. This Business Intelligence research will allow operations executives, claims executives, general management, commercial management and operations management to be able to analyze the opinions and emotions expressed through comments on social networks, to make objective decisions based on data, regarding the level of satisfaction that users have about the services delivered by the company, which will contribute to the improvement of customer service. The source of information for this research are the comments on the publications of companies in the insurance sector that are available on the social network platform: Facebook, which will be extracted through crawler programs and API services, which apply classification algorithms. of text will be classified into a category and through Sentiment Analysis techniques, behavior patterns and forms of expression that users have when reacting positively, negatively or neutrally about a product or service will be identified. In the present investigation, technical concepts related to: Business Intelligence, Machine Learning, Text Mining, Text Classification, Sentiment Analysis, RESTful API Services will be found. Additionally, it will be possible to find the procedures to be able to intégrate these concepts through software and hardware components, achieving synchronization in their operation to later implement projects in a concrete way that are integrated into the business processes of a company in the insurance sector and that allows employees to make correct decisions about the behavior of users on social networks, allowing the development of strategies to improve the level of customer service. | en |
dc.description.uri | Tesis | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Universidad Nacional de Ingeniería | es |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es |
dc.source | Universidad Nacional de Ingeniería | es |
dc.source | Repositorio Institucional - UNI | es |
dc.subject | Inteligencia de Negocios | es |
dc.subject | Aprendizaje de Máquina | es |
dc.subject | Support Vector Machine (SVM) | es |
dc.subject | Corredores de Seguros | es |
dc.title | Modelo de inteligencia de negocios basado en minería de opinión sobre redes sociales para la mejora del servicio al cliente en una empresa corredora de seguros en el Perú | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es |
thesis.degree.name | Maestro en Ciencias en Ingeniería de Sistemas | es |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas. Unidad de Posgrado | es |
thesis.degree.level | Maestría | es |
thesis.degree.discipline | Maestría en Ciencias en Ingeniería de Sistemas | es |
thesis.degree.program | Maestría | es |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-2351-0583 | es |
renati.author.dni | 09629789 | - |
renati.advisor.dni | 08405192 | - |
renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es |
renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestro | es |
renati.discipline | 612087 | - |
renati.juror | Un Jan Liau Hing, Emilio Alberto | - |
renati.juror | Flores Cisneros, Ernesto Robinson | - |
renati.juror | Luján Campos, Luis Alberto | - |
renati.juror | Ponce Sánchez, Carlos Fidel | - |
dc.publisher.country | PE | es |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es |
Aparece en las colecciones: | Maestría |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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