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Professor Advisordc.contributor.advisorGoic Figueroa, Marcel 
Authordc.contributor.authorGarcía Rojas, Rodrigo Eugenio 
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Industrial
Associate professordc.contributor.otherAburto Lafourcade, Luis Alberto
Associate professordc.contributor.otherRosen, Shai
Admission datedc.date.accessioned2012-12-26T18:48:49Z
Available datedc.date.available2012-12-26T18:48:49Z
Publication datedc.date.issued2012
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/111930
General notedc.descriptionIngeniero Civil Industrial
Abstractdc.description.abstractPara las plataformas de subastas pay-to-bid como Ganeselo.com, el principal problema que enfrentan a diario es qué producto subastar y a qué hora del día. El presente trabajo de título tuvo como objetivo diseñar una herramienta que permita apoyar la planificación del mix diario, considerando factores de rentabilidad, temporalidad y variabilidad. El estudio se centro en identificar las variables relevantes que influyen en el mix, definir criterios de variedad y desarrollar un prototipo que entregue de manera rápida una solución de surtido que pueda ser puesta en práctica en la página y posteriormente ser evaluada. La metodología propone el desarrollo de un modelo de comportamiento, uno de decisión asociado a este y un conjunto de sugerencias para un post-procesamiento. Con el primero se busca describir la conducta de juego de los usuarios para las diferentes tipos de subastas, para posteriormente realizar una estimación de la demanda para las próximas publicaciones. El modelo de decisión asociado definirá, basado en una serie de reglas del negocio, el mejor intervalo del día para publicar las subastas que completarán el mix diario. Luego de encontrar el tipo de subasta (tipo producto, tipo de juego), se definirá el producto en específico que se publicará. Esto último con una constante comunicación con los usuarios para observar preferencias. Analizando 6.461 subastas finalizadas, se identifica como la opción de Buy now hace diferencias en el precio final alcanzado, los productos más caros son los más influyentes dentro del surtido, y publicándose en horas peak de visitas, las utilidades pueden ser mucho mayores. El prototipo indica un ajuste R2 del 39%. Además presenta una utilidad más de 30 veces mayor que el promedio de los días de estudio, usando el 90% del presupuesto promedio. Al aplicar variaciones en sus parámetros, el modelo propuesto pronostica una distribución de utilidades con una desviación un 14% menor, por ende más estable que el método usado actualmente en la firma. En base a los resultados, se concluye que al aplicar el modelo propuesto la empresa obtiene un método más robusto para planificar el surtido diario, considerando factores de rentabilidad, variedad y atractivo. Por otro lado se evita dependencia en una persona y el constante monitoreo, entregando indicadores que permiten más y mejores análisis para la toma de decisiones futuras.es_CL
Lenguagedc.language.isoeses_CL
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_CL
Keywordsdc.subjectAdministración de productoses_CL
Keywordsdc.subjectSubastases_CL
Keywordsdc.subjectJuegos en internetes_CL
Keywordsdc.subjectRegresión Log-loges_CL
Títulodc.titleModelo de optimización para planificación de surtido en subastas Pay-to-bides_CL
Document typedc.typeTesis


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