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Professor Advisordc.contributor.advisorRomero Godoy, Juan
Authordc.contributor.authorAraya Villela, Felipe Andrés
Associate professordc.contributor.otherNalda Reyes, José
Associate professordc.contributor.otherPuente Chandía, Alejandra
Admission datedc.date.accessioned2024-11-11T18:57:30Z
Available datedc.date.available2024-11-11T18:57:30Z
Publication datedc.date.issued2024
Identifierdc.identifier.other10.58011/ngjp-0b27
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/201894
Abstractdc.description.abstractLa investigación científica en Latinoamérica es liderada principalmente por universidades según la UNESCO, y este proyecto es un trabajo para una institución que intenta aumentar su impacto en la sociedad mediante una plataforma científico-tecnológica, la cual busca conectar investigadores para resolver retos complejos de la humanidad, aunque el área encargada de diseñar la plataforma escasea de herramientas analíticas dentro de la plataforma, por lo que desconoce sus tipos de usuarios y carece de estrategias personalizadas. Este proyecto se centra en la segmentación y caracterización de usuarios usando datos internos y externos de la plataforma, proponiendo estrategias personalizadas para incrementar la participación de estos. Se emplea la metodología CRISP-DM para guiar el proyecto. Tras el análisis y preparación de los datos, se utilizan técnicas de clustering como K Means y Fuzzy C Means (FCM), identificando 7 segmentos, destacando los Ganadores, Líderes Multipropuestas, Pregrados y Académicos Externos. La segmentación RFM identifica 4 segmentos adicionales, los Destacados, Participantes, Baja Participación y Espectadores, subsegmentados entre usuarios Conectados y Desconectados. Se eligen los segmentos de K Means por su escalabilidad e interpretabilidad, proponiendo 4 estrategias para participación y 4 para colaboración, además de 6 estrategias personalizadas basadas en RFM para reactivar, convertir y retener usuarios. En un caso esperado, se estima que al utilizar las estrategias con foco en la participación en los segmentos de K Means, aumente la participación y propuestas enviadas promedio por convocatoria en un 25%. Por otra parte, utilizando las estrategias de colaboración se espera un aumento del 6% en la cantidad de propuestas enviadas, y utilizando las estrategias de los segmentos de RFM se espera un aumento del 18% en la participación y propuestas enviadas promedio por convocatoria. Las principales discusiones asociadas al proyecto son la exclusión de ciertas variables de texto y el no uso de los segmentos de FCM, proponiendo alternativas para su utilización. Finalmente, la conclusión principal es que se cumplen los objetivos del proyecto, proponiendo estrategias personalizadas que pueden incrementar la participación y las propuestas en la plataforma. Se le recomienda a la institución repetir el análisis periódicamente con datos actualizados e integrar proyectos que conecten usuarios y convocatorias para aumentar el impacto de la institución en la sociedad.es_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
Títulodc.titleGeneración de estrategias de negocio mediante técnicas de clustering con foco en aumentar la participación de usuarios en una plataforma educativaes_ES
Document typedc.typeTesises_ES
dc.description.versiondc.description.versionVersión original del autores_ES
dcterms.accessRightsdcterms.accessRightsAcceso abiertoes_ES
Catalogueruchile.catalogadorchbes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ingeniería Industriales_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES
uchile.carrerauchile.carreraIngeniería Civil Industriales_ES
uchile.gradoacademicouchile.gradoacademicoLicenciadoes_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisMemoria para optar al título de Ingeniero Civil Industriales_ES


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