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Professor Guidedc.contributor.advisorGoic Figueroa, Marcel es_CL
Professor Guidedc.contributor.advisorPuente Chandía, Alejandraes_CL
Professor Guidedc.contributor.advisorVega Alabarcé, Richardes_CL
Authordc.contributor.authorReuse Tello, Felipe Ignacio es_CL
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_CL
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Industriales_CL
Admission datedc.date.accessioned2012-09-12T18:18:23Z
Available datedc.date.available2012-09-12T18:18:23Z
Publication datedc.date.issued2011es_CL
Identifierdc.identifier.urihttp://repositorio.uchile.cl/handle/2250/104219
Abstractdc.description.abstractEl presente trabajo nace del interés por conocer qué tan rentables son los clientes de un supermercado, considerando dinámicas particulares en su comportamiento de compra. Tiene por objetivo principal estimar el valor de los consumidores utilizando la métrica Customer Lifetime Value (CLV), herramienta importante que permite tomar decisiones de marketing más focalizadas. Hasta el momento se han desarrollado algunos trabajos que utilizan modelos econométricos para estimar los montos futuros a gastar por el cliente, pero siempre asumiendo cierta homogeneidad. El principal desafío de esta memoria está en considerar la heterogeneidad que existe en el comportamiento de éstos, para así obtener un CLV a nivel individual. Esto se logra mediante una Regresión Jerárquica Bayesiana, la cual permite obtener parámetros específicos para cada uno de ellos, utilizando tanto la información particular, como también la global de toda la población. De esta manera, se logra captar dinámicas y tendencias particulares del comportamiento de compra individual. La Regresión Jerárquica Bayesiana logra reducir en un 50% el error de predicción incurrido en la Regresión Lineal Grupal, donde este último modelo asume homogeneidad entre los clientes. El ajuste promedio es de buena calidad, ya que explica el 65% de la varianza. El nuevo modelo utilizado permite que las variables para estimar los montos futuros sean significativas, a diferencia de una Regresión Lineal Individual. En este último caso, la baja cantidad de observaciones por cliente impide obtener resultados significativos. Una vez calculado el CLV para el año de pronóstico, se forman Quintiles de clientes, donde los superiores tienen un valor promedio de $911.375, aportando el 45% de la contribución total del supermercado. Por su parte, los menos valiosos tienen un CLV promedio de $75.456, aportando solo el 4% de las ganancias. La principal característica de los clientes más valiosos, es que son bastante inteligentes para comprar, ya que captan fuertemente las promociones ofrecidas. Las acciones de marketing propuestas fueron realizadas para 3 de los grupos formados. El primer Quintil corresponde al grupo constituido mayormente por jóvenes, y el objetivo de las acciones es aumentar su monto y frecuencia de compra. Los Quintiles 4 y 5 corresponden a los grupos con mayor valor, y por lo mismo los esfuerzos se enfocan en potenciar la relación futura con la compañía. Como trabajo futuro, se propone desarrollar modelos más sofisticados para la proyección de las variables predictivas en el periodo de estimación, estudio que probablemente mejoraría los resultados del CLV a nivel individual.
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.subjectFidelidad de clienteses_CL
Keywordsdc.subjectRelaciones con los clienteses_CL
Keywordsdc.subjectEstrategia del desarrolloes_CL
Keywordsdc.subjectSupermercados, Chile, Estudio de casoses_CL
Keywordsdc.subjectCustomer lifetime valuees_CL
Títulodc.titleEstimación del Valor de Clientes Fidelizados en una Cadena de Supermercados Utilizando Modelos Jerárquicos Bayesianoses_CL
Document typedc.typeTesises_CL


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