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Título : Elementos de la satisfacción en base a comentarios de Tripadvisor durante el 2017 bajo el enfoque Data Mining: caso de peruanos que se desplazaron en ruta nacional y clase económica en Latam
Autor : Mosqueira Loayza, Javier
Castillo Rudas, Alexander Oswaldo
Cheang Guzman, Vanessa Virginia
Palabras clave : Estudio de mercado
Marketing
Transporte aéreo
Satisfacción del consumidor
Fecha de publicación : 2019
Editorial : Universidad San Ignacio de Loyola
Resumen : La presente investigación estudia la relación entre la satisfacción general y los componentes del servicio en base a los comentarios realizados por peruanos en TripAdvisor durante el 2017 acerca de los vuelos en ruta nacional de clase económica en LATAM. Este estudio representa un esfuerzo por hacer uso de la Minería de Datos no Estructurados, precisamente para el caso de LATAM empleando comentarios de TripAdvisor. El segmento a estudiar es uno de los más representativos a nivel nacional: ciudadanos peruanos que viajaron en clase económica y se desplazaron en ruta nacional. La investigación está orientada a conocer aquellas fortalezas y falencias de LATAM dentro de su propio grupo de consumidores para el segmento ya mencionado, así como qué componentes del servicio guardan relación con la satisfacción general. En el Perú, la presencia de tesis de grado que recurren a la Minería de Datos no Estructurados (conocida también como Text Mining) es mínima. Este trabajo pretende ser uno de los primeros que se oriente a la identificación de términos y frases relevantes mediante un proceso artificial. Los investigadores pretenden evidenciar una alternativa para quienes estén interesados en la obtención de datos a partir de repositorios electrónicos. Por otro lado, el uso de software especializado minimiza los posibles sesgos en los que puede caer un investigador (Culotta & Cutler, 2016). En el caso del Data Mining una ventaja importante es que la información obtenida es parte de un proceso llevado a cabo por una computadora, lo cual hace posible analizar una gran cantidad de datos de forma efectiva (Feldman & Sanger, 2006).
URI : http://repositorio.usil.edu.pe/handle/USIL/8628
Aparece en las colecciones: Carrera de Marketing

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