| Abstract | dc.description.abstract | La industria de las Telecomunicaciones destaca por su marcado dinamismo y su constante crecimiento de los últimos años. Adicionalmente, se observa un mayor empoderamiento de los clientes, reflejado en demandas de productos y servicios que se adapten a sus requerimientos. Lo anterior, genera incentivos importantes para que las empresas del rubro pongan especial atención en la comprensión de sus clientes para crear valor y satisfacer sus necesidades.
La industria posee dos grupos de usuarios; empresas y particulares. Estos últimos pueden ser divididos en dos tipos; clientes móviles y residenciales. Los clientes residenciales están asociados a una única locación y los principales productos ofrecidos son telefonía fija, televisión digital e internet fijo con sus variadas combinaciones y especificaciones. La memoria a desarrollar se enfoca en estos clientes y en los productos ofrecidos a ellos.
El proyecto busca desarrollar una metodología que permita profundizar el conocimiento de los clientes hogar, pudiendo comprender las dinámicas que se generan entre los consumidores y los productos ofrecidos por la empresa. En este sentido, el objetivo general de este proyecto consiste en asistir la venta a través de mecanismos estadísticos formales. Dichos mecanismos, estiman la propensión que tienen los diferentes perfiles de clientes a adquirir los diferentes productos ofrecidos por la empresa. Lo anterior permite direccionar los esfuerzos de venta, potenciando los actuales procesos de oferta de la compañía.
Para estimar la propensión que tienen los clientes a elegir las diferentes alternativas, se utilizan dos modelos independientes; un primer modelo Logit Binario para estimar la probabilidad que tiene un cliente a cambiar de producto, y un segundo modelo Logit Anidado, para estimar la propensión que tiene el cliente a elegir cada una de las alternativas, dado que ha realizado un cambio. El primer modelo es capaz de identificar el 52.7% de los cambios realizados por los clientes mientras que el modelo anidado logra predecir un 63.3% de las elecciones.
Al analizar los resultados obtenidos, se observa que la utilización de la metodología propuesta en este trabajo tiene el potencial de aumentar los ingresos asociados a los procesos de oferta de la empresa en casi un 500% en contraste con los resultados obtenidos actualmente. | es_CL |
