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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorGonzález Rodríguez, Mario Salvador-
dc.creatorMoreno Ortiz, Wilson Mauricio-
dc.date.accessioned2023-12-20T17:36:06Z-
dc.date.available2023-12-20T17:36:06Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationMoreno, W. (2023). Comparación de modelos individuales y ensamblados para la evaluación de opiniones con aplicación a una empresa de telecomunicaciones del Ecuador (Tesis de maestría). Universidad de las Américas, Quito.es_ES
dc.identifier.otherUDLA-EC-TMINCD-2023-14-
dc.identifier.urihttp://dspace.udla.edu.ec/handle/33000/15435-
dc.descriptionThis project dives into the fabric of a telecommunications company, where the efficient management of customer opinions and reviews has become a strategic challenge. The key lies in the integration of data analytics as a catalyst for innovation. A number of strategies based on a holistic approach are proposed; Segmentation based on source and product stands as the cornerstone, enabling a detailed understanding of customer experiences. From personalizing interactions to identifying areas for improvement. Depth of feedback reveals that brevity characterizes customer opinions. The advantages of the model assembled in the sentiment analysis consolidate the effectiveness of the approach. The substantiation of proposals is based on a rigorous assessment of the human and technological resources required. From staff training to the adoption of specific tools, a clear plan for implementation is outlined. This project is not only limited to one off strategies, but delves into the essential relationship between data analytics and business innovation. By merging these elements, it is expected that the company will not only solve its current challenges, but also open the door to a future where informed decision making and customer experience excellence are the pillars of its success in the competitive telecommunications market.es_ES
dc.description.abstractEste proyecto se sumerge en el tejido de una empresa de telecomunicaciones, donde la gestión eficiente de opiniones y reseñas de clientes se ha convertido en un desafío estratégico. La clave radica en la integración de la analítica de datos como catalizador de innovación. Se propone una serie de estrategias fundamentadas en un enfoque integral; La segmentación basada en fuente y producto se erige como la piedra angular, permitiendo una comprensión detallada de las experiencias de los clientes. Desde la personalización de interacciones hasta la identificación de áreas de mejora. La profundidad de comentarios revela que la brevedad caracteriza las opiniones de los clientes. Las ventajas del modelo ensamblado en el análisis de sentimiento consolidan la eficacia del enfoque. La sustentación de las propuestas se basa en una evaluación rigurosa de los recursos humanos y tecnológicos necesarios. Desde la capacitación del personal hasta la adopción de herramientas específicas, se esboza un plan claro para la implementación. Este proyecto no solo se limita a estrategias puntuales, sino que profundiza en la relación esencial entre la analítica de datos y la innovación empresarial. Al fusionar estos elementos, se espera que la empresa no solo resuelva sus desafíos actuales, sino que también abra las puertas a un futuro donde la toma de decisiones informada y la excelencia en la experiencia del cliente sean los pilares de su éxito en el competitivo mercado de las telecomunicaciones.es_ES
dc.format.extent61 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuito: Universidad de las Américas, 2023es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectMODELOS INDIVIDUALES Y ENSAMBLADOSes_ES
dc.subjectEVALUACIÓN DE OPINIONESes_ES
dc.subjectGESTIÓN EFICIENTE DE OPINIONESes_ES
dc.subjectCIENCIA DE DATOSes_ES
dc.titleComparación de modelos individuales y ensamblados para la evaluación de opiniones con aplicación a una empresa de telecomunicaciones del Ecuadores_ES
dc.typemasterThesises_ES
Aparece en las colecciones: Maestría Integral Negociación Ciencia de Datos

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