Especialización en Inteligencia de Negocios con énfasis en Big Data

Primera entrega Proyecto de Curso

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Presentado por:

Julieth Salinas ID:

Danitza ID:

Mauro Steban García Largo ID:

Docente:

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Universidad Autónoma de Occidente

Facultad de Administración

Especialización en Inteligencia de Negocios con énfasis en Big Data

Enero de 2024

1. Lista de Factores que deben incluirse en el esquema de reeboking

 Al tomar una decisión de reacomodación de pasajeros para la aerolínea, se considera diferentes criterios para elegir de manera óptima según la información con la cuenta. La lista de factores a considerar es la siguiente:

Categoría del cliente: Generalmente este es el criterio que determina la prioridad que se le brinda al cliente, debido a que alcanzar una categoría en específico se encuentra asociado generalmente a factores como: Frecuencia de viaje, tipo de asiento seleccionado, poder adquisitivo.

Millas totales.

Ganancias por cliente: El dinero percibido por cada cliente es de gran relevancia en el sentido que mediante este dato se calcula el aporte económico a través del tiempo.

Costo de atención: Según la metodología que adopta cada cliente para la reserva y confirmación de vuelos genera un mayor o menor costo de servicio determinado por el uso de recursos y desgaste administrativo en el que incurre la compañía para finiquitar un proceso de reserva.

Años de lealtad: La cantidad de años que un cliente ha permanecido con la compañía genera un factor de evaluación debido a que en general, a mayor antigüedad se debería brindar una mayor prioridad.

Impacto en redes sociales: La capacidad que posee cada cliente en fortalecer o debilitar la imagen corporativa de la compañía es crítico, es por esto, que aquellos clientes con mayor influencia en cuanto a redes sociales a los que se debe prestar el mejor servicio posible. En los criterios a evaluar se categorizó en Influencia Alta, Sin impacto, N/A.

Ingresos esperados por cliente: Mediante un análisis de las búsquedas, preferencias y tendencias de los clientes, es posible proyectar a futuro cuánto dinero se podría percibir por cada cliente. Pese a tomarse diferentes datos para este cálculo, es posible que en algunos casos los patrones de los clientes no son constantes y el valor de ganancias esperadas difiera significativamente de la realidad.

Customer Lifetime Value (CLV).

A continuación, se evalúan los criterios para cada cliente, buscando ser más gráfico y facilitar la comparación.

Matriz de evaluación de criterios

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En los criterios evaluados está el dato de millas totales, pero es una cifra que debe considerarse teniendo en cuenta la tendencia anual, en busca de determinar si mediante los años la cantidad de millas por cliente crece o decrece.

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Calificaciones para cada criterio

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1. La arquitectura de inteligencia de negocios

Requerimientos

Flujos de recopilación / Administración de datos / Tecnologías empleados

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