Estructuración de estrategias de marketing para la toma de decisiones aplicando la minería de datos en Bancolombia

Cuervo Hernández, Claudia Sorany; Muñoz Ospina, Marilin; Zapata Cano, Adriana Marcela

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Estructuración de estrategias de marketing para la toma de decisiones aplicando la minería de datos en Bancolombia

Date

2020

Author

Cuervo Hernández, Claudia Sorany

Muñoz Ospina, Marilin

Zapata Cano, Adriana Marcela

Advisor

Uribe Gómez, Julián Alberto

TY - GEN T1 - Estructuración de estrategias de marketing para la toma de decisiones aplicando la minería de datos en Bancolombia AU - Cuervo Hernández, Claudia Sorany AU - Muñoz Ospina, Marilin AU - Zapata Cano, Adriana Marcela Y1 - 2020 UR - http://hdl.handle.net/20.500.12622/4695 AB - En la sociedad actual, el mercado evoluciona constantemente, y las personas pueden cambiar de percepciones tan rápido como el mercado, por lo cual, es importante que las empresas estén en todo momento al tanto de estos cambios, conociendo y monitoreando los comportamientos, patrones y relaciones de las compras y transacciones que realizan sus clientes, esto con el fin de actuar de una manera preventiva y predictiva, anticipándose a hechos que puedan afectar a la organización en sus ingresos. El Big data se ha convertido en una herramienta esencial que ayuda a procesar grandes cantidades de información, y extraer de allí la información más relevante aplicando técnicas estadísticas y reglas asociativas que apoyen la toma de decisiones y determinar, entre otras cosas estrategias de marketing acordes al comportamiento de los consumidores afianzando aún más la relación con sus clientes al interior de las organizaciones. Por tal motivo, en el sector bancario el Data Mining y por lo tanto el Big Data ha servido para crear modelos y determinar patrones de diferentes medios de pago que permiten segmentar los clientes, y medir la efectividad de las campañas de marketing desarrolladas por dichas entidades. Desde estas premisas, se partío de una base de datos en Excel suministrada por la entidad financiera Bancolombia con 504.914 registros, en el cual se aplico el modelo CRISP-DM. Finalmente, se encontraron datos representativos para la organización, por ejemplo, que se realizan mayor número de transacciones con tarjeta débito, lo que sugiere que los clientes están cada vez más familiarizados con medios de pago electrónicos; con dicha información se podrán establecer estrategias de marketing más dirigidas al cliente de Bancolombia. 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El Big data se ha convertido en una herramienta esencial que ayuda a procesar grandes cantidades de información, y extraer de allí la información más relevante aplicando técnicas estadísticas y reglas asociativas que apoyen la toma de decisiones y determinar, entre otras cosas estrategias de marketing acordes al comportamiento de los consumidores afianzando aún más la relación con sus clientes al interior de las organizaciones. Por tal motivo, en el sector bancario el Data Mining y por lo tanto el Big Data ha servido para crear modelos y determinar patrones de diferentes medios de pago que permiten segmentar los clientes, y medir la efectividad de las campañas de marketing desarrolladas por dichas entidades. Desde estas premisas, se partío de una base de datos en Excel suministrada por la entidad financiera Bancolombia con 504.914 registros, en el cual se aplico el modelo CRISP-DM. Finalmente, se encontraron datos representativos para la organización, por ejemplo, que se realizan mayor número de transacciones con tarjeta débito, lo que sugiere que los clientes están cada vez más familiarizados con medios de pago electrónicos; con dicha información se podrán establecer estrategias de marketing más dirigidas al cliente de Bancolombia. OL Spanish (121)

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Title

Structuring marketing strategies for decision making applying data mining in Bancolombia

Abstract

En la sociedad actual, el mercado evoluciona constantemente, y las personas pueden cambiar de percepciones tan rápido como el mercado, por lo cual, es importante que las empresas estén en todo momento al tanto de estos cambios, conociendo y monitoreando los comportamientos, patrones y relaciones de las compras y transacciones que realizan sus clientes, esto con el fin de actuar de una manera preventiva y predictiva, anticipándose a hechos que puedan afectar a la organización en sus ingresos. El Big data se ha convertido en una herramienta esencial que ayuda a procesar grandes cantidades de información, y extraer de allí la información más relevante aplicando técnicas estadísticas y reglas asociativas que apoyen la toma de decisiones y determinar, entre otras cosas estrategias de marketing acordes al comportamiento de los consumidores afianzando aún más la relación con sus clientes al interior de las organizaciones. Por tal motivo, en el sector bancario el Data Mining y por lo tanto el Big Data ha servido para crear modelos y determinar patrones de diferentes medios de pago que permiten segmentar los clientes, y medir la efectividad de las campañas de marketing desarrolladas por dichas entidades. Desde estas premisas, se partío de una base de datos en Excel suministrada por la entidad financiera Bancolombia con 504.914 registros, en el cual se aplico el modelo CRISP-DM. Finalmente, se encontraron datos representativos para la organización, por ejemplo, que se realizan mayor número de transacciones con tarjeta débito, lo que sugiere que los clientes están cada vez más familiarizados con medios de pago electrónicos; con dicha información se podrán establecer estrategias de marketing más dirigidas al cliente de Bancolombia.

Abstract

In today's society, the market is constantly evolving, and people can change their perceptions as fast as the market, therefore, it is important that companies are aware of these changes at all times, knowing and monitoring behaviors, patterns and relationships of purchases and transactions made by its customers, this in order to act in a preventive and predictive way, anticipating events that may affect the organization's income. Big data has become an essential tool that helps to process large amounts of information, and extract the most relevant information from there by applying statistical techniques and associative rules that support decision-making and determine, among other things, marketing strategies according to the consumer behavior further strengthening the relationship with their customers within organizations. For this reason, in the banking sector Data Mining and therefore Big Data has served to create models and determine patterns of different means of payment that allow segmenting customers, and measure the effectiveness of marketing campaigns developed by said entities. . From these premises, the starting point was an Excel database provided by the financial entity Bancolombia with 504,914 records, in which the CRISP-DM model was applied. Finally, representative data were found for the organization, for example, that a greater number of debit card transactions are carried out, which suggests that customers are increasingly familiar with electronic means of payment; With this information, it will be possible to establish marketing strategies more directed to the Bancolombia client.