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Precios dinámicos personalizados usando técnicas de aprendizaje automático.

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dc.contributor.author Catagua González, Ángel Luis
dc.contributor.author Mendoza Álava, José Alexi
dc.contributor.author Galarza, Christian, Director
dc.date.accessioned 2022-06-09T21:06:34Z
dc.date.available 2022-06-09T21:06:34Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.citation Catagua, A. ; Mendoza, J. (2021). Precios dinámicos personalizados usando técnicas de aprendizaje automático. [Tesis de maestría]. Escuela Superior Politécnica del Litoral, Guayaquil. es_EC
dc.identifier.uri http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/54272
dc.description.abstract Los precios dinámicos consisten en la determinación del precio óptimo en un ambiente que pueden cambiar fácilmente, y donde los mismos pueden ajustarse a características propias del cliente y mercado. En este trabajo proponemos una metodología de personalización de precios mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, con la finalidad de ofrecer el precio correcto, al cliente correcto, en el momento correcto. Diferentes técnicas de aprendizaje automático son usadas para la clasificación de clientes por clúster, el pronóstico de las ventas y, por último, el cálculo de rangos de porcentajes de descuentos personalizados. Los mejores modelos son elegidos entre los candidatos a través de diferentes métricas de interés. El rendimiento general de la propuesta luce adecuado, donde se encontró que las características de mayor relevancia para explicar los descuentos son el ingreso por compra, la familia del producto, el clúster al cual pertenece el cliente y la temporalidad por medio del año y mes. Finalmente, la propuesta ha sido implementada a través de un aplicativo web, el cual se facilitará al usuario. es_EC
dc.language.iso es es_EC
dc.publisher ESPOL. FIEC es_EC
dc.subject Precios Dinámicos es_EC
dc.subject Pronósticos es_EC
dc.subject Aprendizaje automático es_EC
dc.title Precios dinámicos personalizados usando técnicas de aprendizaje automático. es_EC


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