Optimización de la gestión comercial y de oportunidades para la toma de decisiones estratégicas

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Authors: Juan David Barragan Montoya, Omar Ramiro Vizcaíno Gutierrez, David Camilo Galindo Zona
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Abstract

La organización financiera para la cual hemos desarrollado este trabajo enfrenta un desafío estructural en su gestión comercial: los gerentes comerciales administran un número de clientes que tienen asignados y para los cuales tienen cuatro productos claves, con una meta mensual fija de desembolsos por $500 millones, pero las decisiones estratégicas de acompañamiento, asignación de recursos y priorización de acciones se toman una vez cerrado el mes, lo que limita la capacidad de anticipación y reduce la efectividad operativa. Esta dinámica reactiva genera riesgos de incumplimiento, uso ineficiente del tiempo comercial y pérdida de oportunidades. Con el fin de transformar este proceso, el presente proyecto plantea la implementación de un sistema analítico capaz de anticipar comportamientos futuros y ofrecer señales tempranas sobre el desempeño esperado de cada gerente. Para ello se integraron y depuraron doce bases de datos correspondientes a los 12 meses de información transaccional del año 2024, consolidada a nivel gerente-mes, y se aplicó la metodología CRISP-DM como estructura para el análisis, preparación y modelado de los datos. Sobre esta base se construyeron dos enfoques complementarios: un modelo predictivo que estima la probabilidad de cumplimiento del mes siguiente y un modelo de clustering que clasifica a los gerentes en tres perfiles de desempeño (consistentes, en riesgo y de bajo desempeño), con el fin de apoyar la definición de estrategias diferenciadas. La propuesta final consiste en un mecanismo de priorización mensual que permite entregar a los equipos comerciales un ranking accionable, orientado a intervenir de manera oportuna y focalizada. Esta iniciativa brinda a la organización una herramienta que favorece la planificación anticipada, la focalización de esfuerzos, la eficiencia en la gestión regional y la consolidación de una cultura orientada a decisiones basadas en datos. En conjunto, la solución propuesta busca fortalecer los resultados comerciales y promover una gestión más estratégica, oportuna y sostenible.

Fields of Study & Subjects

Big Data and Business Intelligence Data Mining and Machine Learning Applications Customer churn and segmentation

Publication details

Journal / source
Repositorio Institucional E-DocUR (Universidad Del Rosario)
Publication date
9 February 2026
Language
ES
Document type
Thesis