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Professor Guidedc.contributor.advisorMontoya Moreira, Ricardo es_CL
Authordc.contributor.authorGarrido Rosas, Marcel Cristian es_CL
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_CL
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Industriales_CL
Associate professordc.contributor.otherReyes Jara, Manuel
Associate professordc.contributor.otherAburto Lafourcade, Luis Alberto
Admission datedc.date.accessioned2012-09-12T18:17:36Z
Available datedc.date.available2012-09-12T18:17:36Z
Publication datedc.date.issued2009es_CL
Identifierdc.identifier.urihttp://repositorio.uchile.cl/handle/2250/103395
Abstractdc.description.abstractLas empresas están en una constante búsqueda por satisfacer a sus clientes, con el fin de generar una lealtad por parte de ellos y tener una mayor participación en su canasta de compra. Para esto, realizan diferentes estrategias de marketing enfocadas en entregarles beneficios. Sin embargo, las estrategias están dirigidas a todos los clientes por igual, y como éstos son muy distintos entre sí, las campañas tienen un impacto diferente sobre ellos, el cual no necesariamente es proporcional a los ingresos que ellos aportan a la empresa, por lo que los clientes más valiosos podrían no estar satisfechos con esto y por lo tanto buscar nuevas alternativas. Entonces la empresa tendría grandes pérdidas al no retener a éstos clientes. El objetivo general de este trabajo de título es estimar el valor de los clientes que pertenecen al club de fidelización de una tienda de Retail. Para esto, se utiliza el modelo de clases latentes y se agrupa a los sujetos en distintos segmentos; de acuerdo a la sensibilidad de las variables de compra observadas, sobre el monto gastado por el cliente; a su vez, el modelo estima los parámetros asociados a las variables, para cada uno de los grupos encontrados. Luego, con los parámetros estimados se pronostican los montos a gastar en el futuro, a través de modelos econométricos, y se calcula el valor presente de éstos para cada individuo. Finalmente el valor del segmento es el valor promedio de los individuos de éste. Los resultados muestran que los clientes pueden ser agrupados en 5 segmentos, con una buena calidad de ajuste según el criterio de información bayesiano (BIC), y que los parámetros estimados para cada uno de ellos pronostican los montos gastados, en general, con un error pequeño, el cual es menor al 10% en los segmentos más valiosos encontrados (grupos 3 y 5). Además, se obtiene que estos grupos, que corresponden a gente que posee un presupuesto para gastar y no compran compulsivamente (según la caracterización realizada en base a las sensibilidades de las variables), generan más de un 60% de los ingresos de la empresa, en cambio el grupo menos valioso sólo aporta con un 8% de éstos. Por lo tanto, el tiempo, esfuerzo y dinero a invertir en cada segmento, debería ser proporcional al valor de cada uno de ellos para la empresa, y de esta forma, intentar satisfacer a los más valiosos y crear relaciones de largo plazo con ellos. Además, dadas las características encontradas de estos segmentos, las estrategias de marketing serán más focalizadas y no a todos por igual, lo que permitirá usar los recursos de manera más eficiente. Los próximos trabajos deberían seguir la misma línea e intentar conocer a cabalidad éstos grupos, por ejemplo identificando los tipos de productos que compran. Además, se deberían estudiar algunas acciones de marketing a aplicar sobre los segmentos de la empresa, y así encontrar las acciones más efectivas.
Lenguagedc.language.isoeses_CL
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_CL
Publisherdc.publisherPrograma Cybertesises_CL
Type of licensedc.rightsGarrido Rosas, Marcel Cristianes_CL
Keywordsdc.subjectIngenieríaes_CL
Keywordsdc.subjectRelaciones con los clienteses_CL
Keywordsdc.subjectSatisfacción del consumidores_CL
Keywordsdc.subjectComercializaciónes_CL
Keywordsdc.subjectComercio minoristaes_CL
Títulodc.titleEstimación del Valor de Clientes de un Club de Fidelización de una Tienda de Retailes_CL
Document typedc.typeTesises_CL


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