1. Repositorio Digital UCSG
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3. Maestría en Mercadotecnia, mención en Dirección Estratégica y Gerencia de Marcas
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Title:	Análisis del programa de incentivos comerciales basado en Big Data y Analítica Predictiva para mejorar la fidelización de clientes y la rotación de productos en canales indirectos de la Electrónica Siglo XXI.
Authors:	Villafuerte Villafuerte, Yaneth Dayse
metadata.dc.contributor.advisor:	Vargas Valdiviezo, María Auxiliadora
Keywords:	ANALÍTICA PREDICTIVA;FIDELIZACIÓN DE CLIENTES;INCENTIVOS COMERCIALES;ANÁLISIS DE DATOS;ESTRATEGIAS DE MARKETING;INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
Issue Date:	10-Sep-2025
Publisher:	Universidad Católica de Santiago de Guayaquil
Description:	El presente trabajo de titulación adoptó un enfoque documental-analítico con diseño no experimental y longitudinal, orientado a analizar el impacto del programa de incentivos comerciales de Electrónica Siglo XXI en la fidelización de clientes y la rotación de productos en canales indirectos. Basado exclusivamente en el análisis de datos históricos extraídos de los sistemas corporativos DeWallet, SAP ERP/CRM y Power BI, el estudio se estructuró bajo una metodología mixta. Desde el enfoque cuantitativo, se abordaron métricas como frecuencia de recompra, montos acumulados de incentivos, intervalos entre compras, rotación de productos y participación mensual de clientes, mediante técnicas de análisis descriptivo, segmentación y series temporales. Complementariamente, el enfoque cualitativo permitió interpretar los hallazgos a partir de dashboards ejecutivos e informes internos, brindando una comprensión contextualizada del comportamiento comercial. La población estuvo conformada por 147 clientes indirectos activos durante el periodo julio 2024–abril 2025, aplicándose un muestreo no probabilístico intencional que consideró únicamente aquellos con al menos tres transacciones validadas. Se definieron cinco variables clave — fidelización, incentivo, recompra, rotación y participación— alineadas con los objetivos específicos de la investigación y tratadas mediante indicadores cuantificables. Asimismo, se verificó la viabilidad de aplicar analítica predictiva avanzada (clustering, clasificación supervisada) gracias a la calidad, cobertura y estructura de los datos disponibles. Todo el proceso fue desarrollado bajo criterios éticos rigurosos, garantizando la confidencialidad, privacidad y validación cruzada entre sistemas. Este marco metodológico robusto permitió generar hallazgos pertinentes y fundamentados, útiles para la toma de decisiones estratégicas basadas en datos dentro de la organización.
URI:	http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/25291
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