Construcción y caracterización de perfiles de clientes en base a su movilidad
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Goic Figueroa, Marcel
Author
dc.contributor.author
Richardson Corvalán, Constanza Isabel
Staff editor
dc.contributor.editor
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editor
dc.contributor.editor
Departamento de Ingeniería Industrial
Associate professor
dc.contributor.other
Ríos Pérez, Sebastián
Associate professor
dc.contributor.other
Ovando Vásquez, Álvaro
Admission date
dc.date.accessioned
2015-07-21T14:43:05Z
Available date
dc.date.available
2015-07-21T14:43:05Z
Publication date
dc.date.issued
2014
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/132029
General note
dc.description
Ingeniera Civil Industrial
Abstract
dc.description.abstract
Este trabajo de título se enmarca en el desarrollo de un proyecto de movilidad en tiempo real de una empresa de telecomunicaciones en cooperación con el Centro de Investigación en Inteligencia de Negocios (CEINE).
La empresa posee los registros de telefonía móvil de sus clientes, a partir de los cuales es posible establecer con cierto margen de error la posición de los usuarios en el tiempo. Este conocimiento permite inferir distintas características de los clientes, desde la descripción del movimiento de las personas hasta la identificación de las actividades que desarrolla, en los lugares y tiempos en que lo hace. Esta información presenta gran potencial para establecer una comunicación efectiva con los clientes, que llegue a ellos en los lugares y momentos más apropiados.
Motivado por el alto potencial del conocimiento de la movilidad de los usuarios, este trabajo tiene por objetivo construir y caracterizar perfiles de clientes basándose en su movilidad. Para esto se analizó la información de ubicación temporal de los usuarios y se identificaron métricas que resumieron sus patrones de movilidad.
Una vez generada la información, se evaluó su utilidad para poder diferenciar entre clientes con distinto valor para la compañía, específicamente determinando su poder explicativo de la variable de ingresos promedio por cliente. De aquí se determinó que las métricas de movilidad obtenidas presentan una baja relación con el valor de los clientes, lo que no significa que no representen un aporte al proyecto.
Se aplicó un algoritmo de clusterización para encontrar conjuntos de clientes con características similares entre sí, obteniéndose 10 grupos diferentes, los que fueron perfilados tomando como base la movilidad de los individuos en ellos contenidos y enriqueciéndolo con información demográfica y transaccional.
A partir de los resultados obtenidos se concluye que la información de movilidad puede aportar conocimiento relevante para caracterizar a los clientes y dirigir ciertas comunicaciones a ellos. Sin embargo, quedan amplios espacios para buscar otras métricas y aplicaciones para explotar esta información.