Propuesta de solución de minería de datos basada en la metodología CRISP-DM utilizando los datos almacenados en Oracle Engagement Cloud, para la recomendación personalizada de productos a clientes, durante el primer semestre de 2022 - Alvarado-Pérez, Emanuel (Instituto Tecnológico de Costa Rica, 2022)
Esta investigación tiene como propósito proponer una solución de minería de datos con la información almacenada en la herramienta de Oracle Engagement Cloud, para la recomendación personalizada de productos a clientes mediante campañas de mercadeo. El estudio tiene un enfoque cualitativo. Para recopilar los datos, se realizaron entrevistas y revisiones literarias a fuentes primarias de información, relacionadas a la problemática. Mediante estos instrumentos, se identificaron los datos almacenados en Oracle Engagement Cloud, los requerimientos necesarios para la propuesta, la situación actual y deseada, así como las herramientas utilizadas previamente y las nuevas. Además, se emplearon pruebas y análisis comparativos para determinar el modelo de minería de datos más adecuado, con base en la información disponible y en los requerimientos recolectados. La investigación concluyó que es necesario crear un reporte de extracción periódica de datos, elaborar un modelo de minería de datos usando el modelo Collaborative Filtering en la herramienta Anaconda, donde es posible la limpieza y procesamiento de datos, y crear el archivo de carga para garantizar que sea totalmente compatible con la herramienta. Asimismo, se determinó que dentro de la herramienta de Engagement es necesaria la configuración de elementos como objetos custom, pantallas y campos. Se recomienda a XUM TECH utilizar el modelo de recomendación personalizada de productos propuesto, con el objetivo de aumentar el catálogo de servicios ofrecidos a sus clientes.

The purpose of this research is to propose a data mining solution with the information stored in the Oracle Engagement Cloud tool for the personalized recommendation of products to customers through marketing campaigns. The study has a qualitative approach. To collect qualitative data, interviews and literary reviews were conducted to primary sources of information related to the problem. Through these instruments it was possible to identify the data stored in Oracle Engagement Cloud, the necessary requirements for the proposal, the current and desired situation, the tools previously used and the new ones. Additionally, comparative tests and analyzes were used to determine the most appropriate data mining model, based on the available data and the requirements collected. The investigation concluded that it is necessary to create a periodic data extraction report, develop a data mining model using the Collaborative Filtering model in the Anaconda tool, where data cleaning and processing is possible, and create the load file to guarantee that is fully compatible with the tool. Likewise, it was determined that within the Engagement tool it is necessary to configure elements such as custom objects, screens, and fields. XUM TECH is recommended to use the proposed personalized product recommendation model to increase the catalog of services offered to its customers.
Proyecto de Graduación (Licenciatura en Administración de Tecnologías de Información) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Área Académica de Administración de Tecnologías de Información, 2022
Keywords: Sistemas de información; Aprendizaje automático; Minería de datos; Almacenamiento de datos; Mercadeo; Comercio electrónico; Information systems; Automatic learning; Data mining; Data storage; Marketing; Electronic commerce; Research Subject Categories::TECHNOLOGY::Information technology