Generación de un Modelo de Propensión de Compra en la Industria de las Telecomunicaciones (Caso Entel Suscripción Personas)
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Maturana Elgueta, Cristián
es_CL
Author
dc.contributor.author
Alvarado Naranjo, Maximiliano Andrés
es_CL
Staff editor
dc.contributor.editor
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
es_CL
Staff editor
dc.contributor.editor
Departamento de Ingeniería Industrial
es_CL
Associate professor
dc.contributor.other
Bosch Passalacqua, Máximo
Associate professor
dc.contributor.other
Díaz Olalde, María
Admission date
dc.date.accessioned
2012-09-12T18:18:33Z
Available date
dc.date.available
2012-09-12T18:18:33Z
Publication date
dc.date.issued
2012
es_CL
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/104397
General note
dc.description
Ingeniero Civil Industrial
Abstract
dc.description.abstract
El 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.