La gestión de relaciones con clientes (CRM): sector de seguridad privada

Esta tesis pretende describir la situación actual del sector de seguridad privada, al implementar y adoptar estrategias de CRM. Con una revisión confiable y el estudio de casos relacionados con el tema, lo cual permitirá constatar la realidad en cuanto la aplicación del modelo, en el sector de seguridad privada, según lo planteado por diversos autores. Los resultados obtenidos permitirán, de este modo, al sector y a sus gerentes, desarrollar estrategias que ayuden a la satisfacción de sus clientes y a la prestación de un mejor servicio. En el campo académico, este estudio servirá como guía teórico-práctica para estudiantes y profesores, de modo que permitirá afianzar conocimientos en cuanto al CRM, al marketing relacional y su uso en el sector de seguridad privada. Según este modelo la información acerca de los clientes, es una información estratégica vital para las organizaciones que ayuda a la toma de decisiones, pronosticar cambios en cuanto a demanda, además de establecer control sobre procesos en los que se involucre el cliente; de modo que la adopción e implementación de CRM, ayude a la empresa, en este caso a las del sector de seguridad privada, a estar atentos a la manera como se interactúa con el cliente y por ende mejorar el servicio, lo que tendrá repercusión en la percepción que tenga de la organización el cliente. De este modo, se ve como en la actualidad las estrategias de CRM definen el rumbo de una empresa, ayudando atraer nuevos clientes y además de esto, ayuda de igual modo a mantener felices a los clientes actuales; lo cual repercute en la demanda o el requerimiento del servicio, y así en una mejor rentabilidad para las empresas del sector. Razones por las que el sector de vigilancia se verá beneficiado por medio de las estrategias del CRM, lo que lo llevara a ofrecer mejores servicios a sus clientes.

Estado situacional de los modelos basados en agentes y su impacto en la investigación organizacional

En un mundo hiperconectado, dinámico y cargado de incertidumbre como el actual, los métodos y modelos analíticos convencionales están mostrando sus limitaciones. Las organizaciones requieren, por tanto, herramientas útiles que empleen tecnología de información y modelos de simulación computacional como mecanismos para la toma de decisiones y la resolución de problemas. Una de las más recientes, potentes y prometedoras es el modelamiento y la simulación basados en agentes (MSBA). Muchas organizaciones, incluidas empresas consultoras, emplean esta técnica para comprender fenómenos, hacer evaluación de estrategias y resolver problemas de diversa índole. Pese a ello, no existe (hasta donde conocemos) un estado situacional acerca del MSBA y su aplicación a la investigación organizacional. Cabe anotar, además, que por su novedad no es un tema suficientemente difundido y trabajado en Latinoamérica. En consecuencia, este proyecto pretende elaborar un estado situacional sobre el MSBA y su impacto sobre la investigación organizacional.

An artificial economy based on reinforcement learning and agent based modeling

In this paper, we employ techniques from artificial intelligence such as reinforcement learning and agent based modeling as building blocks of a computational model for an economy based on conventions. First we model the interaction among firms in the private sector. These firms behave in an information environment based on conventions, meaning that a firm is likely to behave as its neighbors if it observes that their actions lead to a good pay off. On the other hand, we propose the use of reinforcement learning as a computational model for the role of the government in the economy, as the agent that determines the fiscal policy, and whose objective is to maximize the growth of the economy. We present the implementation of a simulator of the proposed model based on SWARM, that employs the SARSA(λ) algorithm combined with a multilayer perceptron as the function approximation for the action value function.

A Jump Telegraph Model for Option Pricing

In this paper we introduce a financial market model based on continuos time random motions with alternanting constant velocities and with jumps ocurring when the velocity switches. if jump directions are in the certain corresondence with the velocity directions of the underlyng random motion with respect to the interest rate, the model is free of arbitrage. The replicating strategies for options are constructed in details. Closed form formulas for the opcion prices are obtained.