Publicación: Modelo de segmentación y estrategia comercial basada en business intelligence para Sicmafarma en el sector salud institucional colombiano
| dc.contributor.advisor | Díaz Garzón, Fabián Gerardo | |
| dc.contributor.author | Fuentes Ruiz, Mónica Sofía | |
| dc.contributor.author | Amaya Gutiérrez, Jorge Alberto | |
| dc.contributor.author | Mayorga Santamaría, Germán Andrés | |
| dc.contributor.jury | Gil Acosta, Edicson Jair | |
| dc.contributor.jury | Guerrero Cabarcas, Mauricio Javier | |
| dc.creator.id | 1121880767 | |
| dc.creator.id | 1018476762 | |
| dc.creator.id | 1023899830 | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-30T02:24:23Z | |
| dc.date.issued | 2025-09-06 | |
| dc.description.abstract | Actualmente la compañía Sicmafarma tiene limitaciones en la integración y uso de herramientas de Business Intelligence, lo que la ha conducido a la toma de decisiones más intuitivas que basadas en datos. Dicha situación ocasiona una desconexión con el sector institucional y con la información estratégica que genera, reproduce y utiliza, reforzando así una necesidad del uso e implementación de una solución en analítica de datos. Este proyecto de consultoría propone el diseño e implementación de un modelo de Business Intelligence (BI), para Sicmafarma, una comercializadora farmacéutica que se encuentra dentro del sector institucional de la salud colombiana. Debido a las existentes limitaciones en el uso efectivo de sus datos, se llevó a cabo un diagnóstico organizacional a través de un enfoque mixto (Investigación, encuestas y entrevista), logrando identificar las brechas existentes en distintos procesos, herramientas tecnológicas, y toma de decisiones basadas en evidencia. A partir de este análisis, se propuso un modelo de segmentación basado en el patient funnel, el cual incorpora fuentes como MiPres, RIPS y SISMED, e integra el uso de plataformas como Power BI. Esta solución permitirá a Sicmafarma la caracterización de sus clientes, anticipar tendencias del mercado y optimizar las campañas comerciales, proyectando así un aumento del 10% de ventas institucionales, así como la reducción del 25% en tiempos operativos. La consultoría fortalece la capacidad analítica de los colaboradores de Sicmafarma, permite alinear su estrategia comercial con las exigencias regulatorias y convierte los datos en un activo clave para competir eficazmente en el sector salud. | spa |
| dc.description.abstract | Sicmafarma currently faces limitations in the integration and use of Business Intelligence tools, which has led it to make decisions based on more intuitive approaches than data-driven ones. This situation creates a disconnect with the institutional sector and the strategic information it generates, reproduces, and uses, thus reinforcing the need for the use and implementation of a data analytics solution. This consulting project proposes the design and implementation of a Business Intelligence (BI) model for Sicmafarma, a pharmaceutical marketing company operating in the Colombian institutional healthcare sector. Due to the existing limitations in the effective use of its data, an organizational diagnosis was conducted using a mixed approach (research, surveys, and interviews), identifying gaps in various processes, technological tools, and evidence-based decision-making. Based on this analysis, a segmentation model based on the patient funnel was proposed, incorporating sources such as MiPres, RIPS, and SISMED, and integrating the use of platforms such as Power BI. This solution will allow Sicmafarma to characterize its customers, anticipate market trends, and optimize sales campaigns, projecting a 10% increase in institutional sales and a 25% reduction in operating times. The consulting service strengthens the analytical capabilities of Sicmafarma's employees, aligns its commercial strategy with regulatory requirements, and turns data into a key asset for competing effectively in the healthcare sector. | eng |
| dc.description.degreelevel | Maestría | |
| dc.description.degreename | Magíster en Inteligencia de Negocios | |
| dc.format | ||
| dc.format.extent | 81 páginas | |
| dc.format.medium | Recurso electrónico | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | instname:Universidad Ean | |
| dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minerva | |
| dc.identifier.repourl | repourl:https://repository.universidadean.edu.co/ | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10882/15349 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Ean | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería | |
| dc.publisher.program | Administración de Empresas | |
| dc.relation.references | Administradora de los Recursos del Sistema General de Seguridad Social en Salud (ADRES). (s.f.). *Información sobre la seguridad social en salud*. Recuperado de https://www.adres.gov.co Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(2), 12992–13008. https://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/view/9760 Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (n.d.). *Estadísticas de salud*. Recuperado de https://www.dane.gov.co De Ramón Fernández, A., Ruiz Fernández, D., & Sabuco García, Y. (2020). Business Process Management for optimizing clinical processes: A systematic literature review. Health Informatics Journal, 26(2), 1305–1320. https://doi.org/10.1177/1460458219877092 Devi, P., & Bansal, K. L. (2024). Data science in healthcare: techniques, challenges and opportunities. Health and Technology, 14, 623–634. https://doi.org/10.1007/s12553-024-00861-8 Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). Dirección de marketing (15ª ed.). Pearson Educación. Kumar, M., Preethi, B., Nunavath, R. S., & Nagappan, K. (2024). Future of Pharmaceutical Industry: Role of Artificial Intelligence, Automation and Robotics. Journal of Pharmacology and Pharmacotherapeutics, 15(2), 142–152. https://doi.org/10.1177/0976500X241252295 Lambin, J. J. (2003). Marketing estratégico (3ª ed.). McGraw-Hill Interamericana. Microsoft. (2023). Power BI documentation. Recuperado de https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/ Ministerio de Salud y Protección Social. (n.d.). *MiPres: Sistema de prescripción electrónica*. Recuperado de https://www.minsalud.gov.co Ministerio de Salud y Protección Social. (n.d.). *Registros Individuales de Prestación de Servicios de Salud (RIPS)*. Recuperado de https://www.minsalud.gov.co Ministerio de Salud y Protección Social. (n.d.). *Sistema de Información de Medicamentos (SISMED)*. Recuperado de https://www.minsalud.gov.co Ministerio de Salud y Protección Social. (n.d.). *Clasificación Única de Procedimientos en Salud (CUPS)*. Recuperado de https://www.minsalud.gov.co Organización Mundial de la Salud (OMS). (2019). *Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE-10)*. Recuperado de https://www.who.int Palacios Vélez, A., Rincón Rincón, J., & Corredor Valbuena, S. (2023). Revisión sistemática sobre marketing en salud. Revista Científica General José María Córdova, 21(45), 439–457. https://doi.org/10.21830/19006586.1129 Palacios Vélez, C. A., Rincón Rincón, F. A., & Corredor Valbuena, L. A. (2023). El marketing en las empresas de salud en Colombia: Una revisión sistemática. Rodríguez Ramírez, D., & Restrepo Rojas, A. (2025). Segmentación de profesionales de la salud del sector farmacéutico por Machine Learning para la optimización de frecuencia de visitas. Revista de Tecnología e Innovación, 17(1), 35–52. Rodríguez Ramírez, J. C., & Restrepo Rojas, L. A. (2025). Segmentación de profesionales de la salud del sector farmacéutico por Machine Learning para la optimización de frecuencia de visitas [Trabajo de grado, Pontificia Universidad Javeriana Cali]. Repositorio Institucional Vitela. https://vitela.javerianacali.edu.co/items/a657f848-c965-45f8-b8ff-d0cc0af7c116 Sicmafarma. (2025). Recuperado de https://www.sicmafarma.com Simon, G. J., & Aliferis, C. (2024). Artificial Intelligence and Machine Learning in Health Care and Medical Sciences: Best Practices and Pitfalls. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-39355-6 Tableau. (2023). Why Tableau. Recuperado de https://www.tableau.com/ Turban, E., Sharda, R., Delen, D., & King, D. (2018). Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective (4th ed.). Pearson. Qlik. (2023). Qlik Sense: Modern Data Analytics. Recuperado de https://www.qlik.com/ | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
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| dc.rights.local | Abierto (Texto Completo) | spa |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject.armarc | Inteligencia de negocios | spa |
| dc.subject.armarc | Analítica de negocios | spa |
| dc.subject.armarc | Negocios -- Toma de negocios | spa |
| dc.subject.armarc | Estrategias para el desarrollo | spa |
| dc.subject.armarc | Industria farmacéutica | spa |
| dc.subject.armarc | Segmentación del mercado | spa |
| dc.subject.proposal | Business Intelligence | spa |
| dc.subject.proposal | Farmacéutica | spa |
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| dc.subject.proposal | Sector salud institucional | spa |
| dc.subject.proposal | Patient funnel | spa |
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| dc.subject.proposal | Business Intelligence | eng |
| dc.subject.proposal | Pharmaceutical | eng |
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| dc.subject.proposal | Patient funnel | eng |
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| dc.subject.proposal | Data analysis | eng |
| dc.title | Modelo de segmentación y estrategia comercial basada en business intelligence para Sicmafarma en el sector salud institucional colombiano | spa |
| dc.title | Segmentation model and commercial strategy based on business intelligence for sicmafarma in the Colombian institutional health sector | eng |
| dc.type | Trabajo de grado - Maestría | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | |
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| dc.type.content | Text | |
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| person.affiliation.name | Maestría en Administración de Empresas - MBA | |
| person.affiliation.name | Maestría en Inteligencia de Negocios - Virtual |
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