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Professor Advisordc.contributor.advisorMaturana Elgueta, Cristiánes_CL
Authordc.contributor.authorAlvarado Naranjo, Maximiliano Andrés es_CL
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_CL
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Industriales_CL
Associate professordc.contributor.otherBosch Passalacqua, Máximo 
Associate professordc.contributor.otherDíaz Olalde, María
Admission datedc.date.accessioned2012-09-12T18:18:33Z
Available datedc.date.available2012-09-12T18:18:33Z
Publication datedc.date.issued2012es_CL
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/104397
General notedc.descriptionIngeniero Civil Industrial
Abstractdc.description.abstractEl contexto actual de la industria de las telecomunicaciones ha estado marcado por un alto grado de competencia, acelerados cambios tecnológicos, rebajas tarifarias, portabilidad numérica, solidez y una gran rentabilidad. Por estas razones, Entel, se ha propuesto masificar la experiencia multimedia y aumentar el ingreso promedio por usuario. El objetivo de esta memoria es generar un modelo de propensión de compra para crear ofertas focalizadas a usuarios que no hayan realizado up-selling a Planes Multimedia. Para ello, se seleccionó un conjunto de datos objetivo, los cuales fueron procesados mediante herramientas de Minería de Datos (Data Mining), donde se evaluaron y se seleccionaron los modelos predictivos con mayor ganancia de información. El paso siguiente fue identificar patrones y caracterizar a los clientes más propensos a realizar el up-selling. Por último, este trabajo contempla una evaluación económica que mide el impacto que podría llegar a tener la implementación de las ofertas focalizadas. La metodología utilizada se basa en herramientas de Minería de Datos, específicamente, se utilizó la metodología KDD (KnowledgeDiscoveryfor Data Base). Con esta metodología, se buscó descubrir patrones ocultos dentro de cantidades masivas de datos. En una etapa previa a la modelación se analizaron los datos descriptivamente, donde las variables más relevantes fueron la edad, el género y sector económico. Luego se aplicaron los modelos predictivos, Árbol de Decisión, Regresión Logística y Red Neuronal. La mejor predicción se obtuvo con Árbol de Decisión que entrego un 83,39% de exactitud en la clasificación. Dentro de las variables más relevantes para predecir el up-selling se encuentra el consumo de descarga de internet móvil, índices financieros dentro de la compañía, tráfico de mensajes, edad, nivel de facturación, tráfico de minutos emitidos y contratación de bolsas. Por último se realizó una etapa de evaluación económica, a partir de los ingresos futuros que generarían los clientes propensos a realizar el up-selling a Planes Multimedia. Considerando, solamente el 10% de los datos, los beneficios esperados son $30.652.312.
Lenguagedc.language.isoeses_CL
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_CL
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/
Keywordsdc.subjectIngenieríaes_CL
Keywordsdc.subjectTelefonía celulares_CL
Keywordsdc.subjectComercializaciónes_CL
Keywordsdc.subjectContratos informáticoses_CL
Keywordsdc.subjectKDDes_CL
Títulodc.titleGeneración de un Modelo de Propensión de Compra en la Industria de las Telecomunicaciones (Caso Entel Suscripción Personas)es_CL
Document typedc.typeTesis


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