Sistema web utilizando aprendizaje automático y análisis textual para detectar la satisfacción del cliente en la Empresa Mallhogar S.A.C.

Abstract

El presente estudio de tesis define la elaboración de un sistema web aplicando aprendizaje automático y análisis textual para la detección de la satisfacción del cliente en la empresa MALL HOGAR S.A.C. Aunado a ello el objetivo principal de la presente tesis es predecir la satisfacción del cliente, identificando patrones que especifican la satisfacción o insatisfacción del cliente a través del sistema web que usa aprendizaje automático y análisis textual. La muestra que se consideró para esta investigación fue de a través de una encuesta a 100 clientes de la empresa MALL HOGAR S.A.C, el estudio realizado fue aplicada y exploratoria. Es preciso indicar, que, para el proceso y procedimiento de datos, se tuvo que usar el análisis textual TF-IDF, el aprendizaje automático “Bayes point Machine”, el servicio de Microsoft Azure Machine Learning con Lenguaje Ptyhon y R. Para finalizar, que el modelo predictivo aplicado en un sistema web para detectar la satisfacción del cliente tiene el 92,9 % de exactitud.