Desarrollo de un método automatizado para la detección de anomalías en la estructuración comercial de suscripciones

dc.contributor.advisorIlkow, Damián
dc.contributor.authorSchmid, Carlos Maximiliano
dc.date.accessioned2025-10-28T22:10:56Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEste trabajo aborda el problema de detección de anomalías en suscripciones vendidas por una empresa que se dedica a la comercialización de software. Dado que se descubrieron riesgos en su sistema CPQ (Configure, Price, Quote – Configurar, poner Precio, Cotizar) que ya se materializaron en significativas pérdidas de facturación, se busca desarrollar una solución que permita identificar nuevos potenciales riesgos proactivamente, además de controlar los riesgos ya conocidos. Para ello, se propone un sistema que analiza cotizaciones históricas combinando técnicas de regresión y de agrupamiento no supervisado. Mediante esta solución efectivamente se logran detectar patrones anómalos conocidos y desconocidos, lo que ofrece transparencia para evaluar riesgos o beneficios estratégicos. Aunque con potencial de mejora, este enfoque fortalece la gestión de riesgos y sienta las bases para análisis futuros y decisiones de impacto estratégico.
dc.description.bibliographicCitationSchmid, C. (2025) “Desarrollo de un método automatizado para la detección de anomalías en la estructuración comercial de suscripciones”. [Tesis de maestría. Universidad Torcuato Di Tella]. Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13757
dc.format.extent72 p.
dc.format.mediumapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13757
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tella
dc.relation.ispartofTesis y Trabajos Finales de la Universidad Torcuato Di Tella
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es
dc.subjectComercialización
dc.subjectAdministración de la oferta
dc.subjectMarketing
dc.subjectSupply management
dc.subject.keywordIndustria del Software
dc.titleDesarrollo de un método automatizado para la detección de anomalías en la estructuración comercial de suscripciones
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
organization.identifier.rorhttps://ror.org/04sxme922

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