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REVISTA INNOVACIÓN Y SOFTWARE VOL 4 Nº 1 Marzo-Agosto 2023 ISSN Nº 2708-0935
RECIBIDO 28/12/2022 ● ACEPTADO 10/02/2022 ● PUBLICADO 30/03/2023
RESUMEN
El telemercadeo es una técnica interactiva de mercadeo directo en la que un agente de
telemercadeo solicita clientes potenciales a través del teléfono para realizar una venta de
mercadería o servicio. Uno de los grandes problemas del telemarketing es especificar la lista de
clientes que presentan una mayor probabilidad de comprar el producto que se ofrece. En este
artículo proponemos un sistema de apoyo en la toma de decisiones personalizado que puede
predecir automáticamente la decisión del público objetivo luego de realizar una llamada de
telemarketing, con el fin de aumentar la efectividad de las campañas publicitarias directas y en
consecuencia reducir el costo y tiempo de la campaña. El método de inteligencia artificial utilizado
en este trabajo es el árbol de decisión evaluado con las métricas de precisión, exactitud y
exhaustividad. Luego de aplicar el método de inteligencia artificial obtenemos una exactitud,
precisión y exhaustividad mayor al 80%. Las conclusiones a los que el equipo llegó son que para
mejorar el modelo de árbol de decisión es importante realizar un análisis previo de los datos
mediante técnicas estadísticas o diagramas, para obtener referencia de los datos y aplicar
técnicas de balanceo para obtener el mejor modelo posible.
ARK: ark:/42411/s11/a84
PURL: 42411/s11/a84
Andrew Pold Jacobo Castillo
Universidad Nacional de San Agustín.
Arequipa, Perú.
ajacoboc@unsa.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-0949-2139
Rony Tito Ventura Ramos
Universidad Nacional de San Agustín.
Arequipa, Perú.
rventurar@unsa.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-2170-9217
Jesus Begazo Ticona
Universidad Nacional de San Agustín.
Arequipa, Perú.
jbegazoti@unsa.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-8259-4601
Brian Jhosep Gomez Velasco
Universidad Nacional de San Agustín.
Arequipa, Perú.
bgomezv@unsa.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-0623-4353
REVISTA INNOVACIÓN Y SOFTWARE VOL 4 Nº 1 Marzo-Agosto 2023 ISSN Nº 2708-0935
Palabras claves:
Telemarketing, Árboles de decisión, Inteligencia artificial.
ABSTRACT
Telemarketing is an interactive direct marketing technique in which a telemarketing agent solicits
potential customers over the phone to make a sale of merchandise or a service. One of the great
problems of telemarketing is to specify the list of clients that presents a greater probability of
buying the product that is offered. In this article, we propose a personalized decision support
system that can automatically predict the decision of the target audience after making a
telemarketing call, in order to increase the effectiveness of direct advertising campaigns and
consequently reduce the cost and cost. campaign time. The artificial intelligence method used in
this work is the decision tree evaluated with the metrics of precision, accuracy and completeness.
After applying the artificial intelligence method we obtain an accuracy, precision and
completeness greater than 80%. The conclusions reached by the team are that in order to
improve the decision tree model it is important to carry out a prior analysis of the data using
statistical techniques or diagrams, to obtain a reference to the data and apply balancing
techniques to obtain the best possible model.
Keywords:
Telemarketing, D