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dc.contributor.authorHuallpa Tapia, Luis David
dc.contributor.authorGamarra Ramos, Gleny Paola
dc.contributor.authorVicente Gallegos, Julio Cesar
dc.contributor.authorQuiroga Lipe, Mauricio Oscar
dc.date.accessioned2019-08-17T03:07:59Z
dc.date.accessioned2022-02-22T12:02:32Z
dc.date.available2019-08-17T03:07:59Z
dc.date.available2022-02-22T12:02:32Z
dc.date.issued2019-07
dc.identifier.isbn978-958-52071-4-1
dc.identifier.issn2414-6390
dc.identifier.otherhttp://laccei.org/LACCEI2019-MontegoBay/meta/FP111.html
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2019.1.1.111
dc.identifier.urihttp://axces.info/handle/10.18687/20190101_111
dc.description.abstractEn la actualidad para los restaurantes administrar la satisfacción del cliente se ha convertido en una prioridad, ya que esto permite conocer los gustos del cliente que son necesarios para ser implementados y de esta forma conseguir que los clientes consumidores se incrementen y por consiguiente el negocio prospere. Sin embargo, si no se tiene a la clientela satisfecha el negocio corre riesgo de fracasar. El presente estudio tiene como objetivo aplicar inteligencia de negocios con el objetivo de mejorar las utilidades del restaurante con el aumento de la satisfacción del cliente. Primero realizando un análisis objetivo de las preferencias y necesidades comunes de los consumidores para de esta manera adecuar los espacios de venta a los requerimientos del cliente. Los datos se analizan mediante el uso de un método de minería de datos con una técnica de clasificación, estos modelos se desarrollan utilizando el árbol de decisión para determinar los atributos subyacentes de la satisfacción del cliente. Determinando que el árbol de decisiones y la red neuronal producen más del 80% de precisión predictiva. Lo que nos permite poder concluir las facilidades necesarias para poder atraer y fidelizar a la clientela, finalizando con su satisfacción y mayor afluencia a los restaurantes.en_US
dc.language.isoEnglishen_US
dc.publisherLACCEI, Inc.en_US
dc.rightsLACCEI License
dc.rights.urihttps://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/
dc.subjectMinería de datosen_US
dc.subjectÁrboles de decisiónen_US
dc.subjectCRMen_US
dc.subjectDSSen_US
dc.subjectK Meansen_US
dc.subjectSatisfacciónen_US
dc.subjectClientesen_US
dc.subjectRestauranteen_US
dc.titleAplicación de Inteligencia de Negocios para Mejorar las Utilidades Mediante el Aumento de la Satisfacción del Cliente en Restaurantes
dc.typeArticleen_US
dc.description.countryPeruen
dc.description.institutionUniversidaden
dc.description.trackProject Management, Service Engineering, Production Engineering and Product Life Managementen
dc.journal.referatopeerReview


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