Orientador: Leonel Cezar Rodrigues. / Dissertação (mestrado) - Universidade Regional de Blumenau, Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Administração.

Estágio realizado no INEGI e orientado pelo Eng.º João Paulo Pereira / Tese de mestrado integrado. Engenharia Industrial e Gestão. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado. Engenharia de Serviços e Gestão. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Tesis para optar al grado de Magíster en Gestión y Dirección de Empresas / En el presente trabajo se desarrolló y evaluó un plan de negocios a 5 años para una plataforma multilateral de ventas por referencia para el mercado de restaurants en Chile. Su diseño otorga a los clientes la posibilidad de compartir una experiencia y recomendación, a través de redes sociales con el objetivo de obtener una recompensa, lo que permite al restaurant obtener mayor visibilidad, un mayor utilización junto una trazabilidad de los sus clientes. En nuestro país el 46% de las personas consulta a un conocido sobre un servicio antes de realizar la compra y un 90% de los clientes confía en las referencias de productos que realizan sus conocidos. El éxito internacional que han tenido las plataformas de referral marketing es una clara evidencia del interes y confianza en conocidos. En las comunicaciones establecidas con restaurants se ha podido comprobar que las ventas por referidos son una estrategia de ventas ampliamente utilizadas y validadas por su efectividad, esto se refleja en que el 71% de los encuestados están interesados en la plataforma y un 57% estaría dispuesto a pagar por ella, dado que consideran que la tecnología resuelve el problema de la administración de la información obtenida de campañas de marketing de referencia ademas de permitir aumentar la escala del negocio, a través del aumento en ventas, dando sustentabilidad a la estrategia de referidos en el tiempo a traves de la cercanía entre sus clientes y un posicionamiento de marca en la comunidad donde se encuentra inserta. El mercado de los restaurants en Chile cuenta con 51.091 locales aprox., de los cuales un 39% aproximadamente estaría dispuestos a utilizar los servicios de una plataforma multilateral, los que en conjunto consideran un volumen 3,9 millones de clientes aprox mensualmente. Este mercado posibilita un poco más de 30.000 referencias de nuevos clientes en el grupo de restaurants con los cuales se busca tener alianzas al quinto año, lo que resulta en 96.000 clientes nuevos e ingreso potenciales esperados de MM$117 mensuales al quinto año de operación de la plataforma multilateral. Se realizó una evaluación económica en un periodo de 5 años obteniendo un Valor actual neto de $948.780.455, Tasa interna de retorno de 130% y un Payback de 2 años después de la inversión.

Ingeniero Civil Industrial / En ambientes competitivos, los consumidores pueden adquirir sus requerimientos de productos y servicios en diversas empresas. En este contexto, las compañías desarrollan estrategias de gestión de clientes, como programas de fidelización, estrategias de cross-selling o up-selling y muchos otros esfuerzos de marketing focalizados, con el objetivo de que los clientes adquieran la mayoría de sus requerimientos con ellos. Sin embargo, estas estrategias se realizan con información incompleta, puesto que desconocen el total de gasto que los consumidores poseen en cada una de las categorías. El objetivo principal de esta memoria es desarrollar una metodología que permita estimar cuánto del gasto mensual de una persona es capturado por medio de la tarjeta de crédito perteneciente a una tienda por departamentos, lo cual se denomina principalidad. Para lograr el objetivo propuesto, se trabaja con una muestra de 161.005 clientes que han realizado alguna compra en el periodo comprendido entre junio de 2010 a mayo de 2012. La estimación de la principalidad se logra utilizando el modelo binomial generalizado (GBM), el cual, en ausencia de datos del comportamiento del cliente fuera de la compañía, supone que el número de transacciones totales que éste realiza se distribuye Poisson. En primera instancia, se aplica el GBM utilizando sólo datos transaccionales, para luego incluir variables demográficas y de negocio, modelo llamado GBM extendido. La estimación realizada con el GBM extendido tiene un pseudo de 66% y un MAPE tanto de ajuste como de validación del orden del 12,5%, mientras que el modelo actual que posee la empresa tiene un error de un 25%. Si bien, tanto el modelo de la empresa como el propuesto en este trabajo entregan una principalidad promedio de un 20%, la metodología propuesta permite una mayor variabilidad en el potencial de gasto junto con asegurar que el gasto total es siempre mayor o igual al realizado con la tarjeta de crédito. Una vez realizada la estimación se realiza una segmentación basada en la principalidad y en el gasto total, donde se observa que sólo un 1,8% de la muestra total, representa a los clientes que cuentan con un alto gasto y con un gran porcentaje de éste realizado con la tarjeta. Por otro lado, al evaluar a que categoría está más vinculado cada cliente, se observa que aquellos asignados a las unidades de consumo que no son cubiertas por el holding al cual pertenece la empresa, como lo son educación, salud y recreación, presentan la mayor principalidad, donde los asignados a educación tienen el mayor valor con un promedio de 47% pero representan sólo el 0.43% de la muestra. Como trabajo futuro se propone obtener información para una muestra de clientes respecto de cuanto gastan mensualmente, con el objeto de evaluar de mejor manera los resultados entregados por la metodología propuesta y poder desarrollar modelos supervisados, para luego comparar los niveles de ajuste. Además, se propone evaluar de manera dinámica las estrategias que serán implementadas para aumentar la principalidad.

Ingeniero Civil Industrial / Compañías en distintos rubros tienen como una de sus metas el fidelizar a sus clientes. Sin embargo, para poder llevar a cabo esta acción de la mejor forma posible primero se debe entender qué es la lealtad y cuáles son sus principales componentes. Dentro de los rubros donde cobra importancia esta temática se encuentra la industria de las telecomunicaciones, ya que al tener una fuerte componente contractual, no se sabe realmente si los clientes son leales o están atados a las empresas (si bien el pre-pago también tiene mucho peso muchas veces éste trae asociadas barreras de salida muy altas, como por ejemplo minutos diferenciados a otras compañías para el caso de telefonía móvil). Esta industria presenta también la necesidad de determinar qué elementos deben ser considerados como los generadores de lealtad en los consumidores (drivers). Para poder resolver la problemática antes expuesta se plantea el objetivo de determinar y caracterizar los principales componentes de la lealtad de los clientes de una empresa de telecomunicaciones, el que se pretende llevar a cabo mediante el desarrollo de un modelo y una métrica que permitan caracterizar la lealtad de los consumidores. Para cumplir los objetivos de este trabajo se desarrolló un esquema que explicara la lealtad a través de cuatro elementos principales; la imagen, la satisfacción, el club de fidelización y la personalización en el trato. Los diferentes ejes se analizaron con el desarrollo de un modelo jerárquico en el que se tomaron los ejes como drivers directos de la lealtad agregándose sub-elementos para cada uno. La percepción de los consumidores con respecto a los ejes se obtuvo mediante encuestas que comparaban los distintos elementos entre pares, las que posteriormente se evaluaron con la metodología Analytic Hierarchy Process (AHP), permitiendo generar un modelo que caracterizara la lealtad de los consumidores y posteriormente una métrica que la cuantificara. Para el modelo de lealtad se encontró que de los drivers propuestos el más importante era la satisfacción global (satisfacción en los productos, atención y procesos de cobro/precio), con un peso de 41,9%, seguida por recibir un trato personalizado (en productos y atención), con un 22,17% y muy de cerca la existencia de un club , con un 21,89%, finalmente el atributo de menor importancia sería la imagen de la compañía , con un 14,05%. Para la construcción de la métrica se utilizó un modelo de lealtad resumido, obteniéndose así ponderadores solo para la imagen , satisfacción y el club de fidelización . Dentro de las principales conclusiones que se obtuvieron se descubrió que el mercado de las telecomunicaciones debería orientarse al funcionamiento y estabilidad de los servicios por sobre la atención. También se obtuvieron resultados que apoyarían a los clubes de fidelización como un elemento generador de lealtad, por lo que se recomienda el evaluar su estructuración, sobretodo en materias de canjes y descuentos óptimos. Con respecto a la metodología utilizada, ésta posee las ventajas de trabajar con jerarquías, permitiendo así que el desarrollo del modelo jerárquico conceptual y la metodología a utilizar se encontraran alineados, además permite cuantificar la importancia de los atributos a través de comparaciones entre pares.

Ingeniera Civil Industrial / La industria del retail está compuesta por distintos tipos de locales, tales como las tiendas de especialidad, los supermercados y las tiendas por departamento. Esta memoria se desarrollará en un holding que posee locales de diferentes tipos, entre los cuales están los dos últimos mencionados. Por a la alta competitividad que existe en esta industria, es importante conocer el comportamiento de los clientes y realizar un programa de fidelización, con el objetivo de motivarlos a establecer o mantener una relación con la empresa, la cual se da de manera no contractual. Debido a esto último es que no se cuenta con herramientas que indiquen cuando los clientes se fugan, por lo que el objetivo principal de este trabajo será predecir cuando esto ocurre. Lo primero será definir un criterio mediante el cual se considere a un cliente como fugado, como una forma de trabajar con la relación no contractual entre los clientes y la empresa. Esto se realizará con datos transaccionales, basándose en las variables RFM. Luego se aplicarán una modificación del modelo Pareto/NBD y las Cadenas de Markov Ocultas para definir un conjunto de clientes sobre los cuales es conveniente aplicar acciones de marketing porque se encuentran en vías de fugarse. El modelo Pareto/NBD estimará la probabilidad que éstos poseen de permanecer activos, teniéndose la ventaja de que el modelo fue adaptado según el criterio de fuga definido y que se ha usado una variación de él, de modo que se simplifiquen los cálculos computacionales. Sin embargo, se tiene la desventaja de tener que definir de manera manual los estados con los cuales se identifica a los clientes que requieren acciones de marketing, en base a la probabilidad calculada, lo cual puede resultar poco exacto. Por su lado, las Cadenas de Markov Ocultas estimarán las probabilidades de que los clientes se encuentren en los diferentes estados, lo cual es una ventaja, ya que éstos quedan definidos por el modelo y mediante ellos se identifican los clientes a los que hay que aplicar acciones de marketing. Sin embargo, se tiene la desventaja de que, como estos estados son ocultos, sólo se cuenta con una probabilidad de que los clientes pertenezcan a ellos, lo cual podría hacer que se les clasifique erróneamente. Al comparar los errores absolutos, se tiene que éstos son cercanos al 30% en promedio en las Cadenas de Markov Ocultas mientras que en Pareto/NBD se acercan al 10% en promedio. Además, las Cadenas de Markov clasifican a la mayoría de los clientes en un sólo estado, lo cual es poco discriminador para identificar a aquellos próximos a fugarse. Por esto, la caracterización de los clientes se realizó en base a Pareto/NBD, obteniendo que cerca del 15% de ellos debieran ser abordados para evitar su fuga. Por otro lado, se tiene que una de las principales razones de la fuga de los clientes es que sus necesidades no son atendidas, por lo tanto, la recomendación es preocuparse de esto, ya que cuando sienten que los están considerando, el porcentaje de clientes que se fuga disminuye. Luego, las acciones de marketing para aplicar al 15% de los clientes seleccionados deberían ir enfocadas a mejorar la satisfacción de ellos. Finalmente, un trabajo futuro interesante sería calcular el valor de los clientes y compararlo con la probabilidad que poseen de fugarse, para medir que tan conveniente es retenerlos, en cuanto al valor que le entrega a la empresa.

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / Las firmas requieren contar con herramientas que les permitan estimar probabilidades de fuga para su cartera de clientes y así decidir sobre qué clientes concentrar sus esfuerzos de retención. Este problema ha sido estudiado profundamente a través de métodos estadísticos tradicionales, como por ejemplo la Regresión Logística. En esta tesis se propone estimar las probabilidades de fuga de clientes a partir de la forma funcional utilizada en modelos de Regresión Logística, pero imponiendo que los parámetros del modelo cumplan con las condiciones de equilibrio de un modelo de Teoría de Juegos, donde las firmas utilizan sus herramientas competitivas para atraer a los clientes y los clientes escogen fugarse o no según estas mismas probabilidades estimadas endógenamente. Para esto se plantea un problema de optimización no lineal cuya función objetivo corresponde a maximizar la función de verosimilitud del modelo tradicional de Regresión Logística y cuyas restricciones corresponden al sistema de ecuaciones que determinan las condiciones de equilibrio del juego. Se plantean tres modelos de Teoría de Juegos para abordar la estimación a través del esquema propuesto: el primero, donde las firmas compiten solamente en precios; el segundo, donde las firmas compiten en precios y descuentos; y finalmente, uno donde las firmas compiten en precios, descuentos y esfuerzos en marketing. Se propone un método de solución numérica para la metodología planteada y luego es aplicada a un problema con datos reales. Los modelos propuestos modifican la importancia relativa de las variables permitiendo mejorar la interpretación de los resultados y los niveles de significancia de las variables que son consideradas endógenas en los respectivos juegos. Los resultados muestran que el modelo tradicional siempre supera a los modelos propuestos en las bases de entrenamiento y de prueba. Esto sucede porque estos últimos imponen condiciones sobre los parámetros estimados buscando que estos además satisfagan las condiciones de equilibrio del juego subyacente. Sin embargo, se observa que los modelos propuestos superan los resultados del enfoque tradicional en particular en la base de validación. Lo anterior es relevante ya que esta base corresponde a una muestra fuera del periodo temporal utilizado en la determinación de los modelos, lo que indica que los modelos propuestos se adaptan mejor a cambios en las condiciones de mercado con respecto a la situación bajo la que se estiman sus parámetros. En definitiva los modelos propuestos sacrifican precisión en la estimación de sus parámetros para mejorar su capacidad de entender el comportamiento de compra de los clientes, recogiendo efectos de largo plazo de la base de datos y siendo consistentes con la racionalidad de los jugadores. Como línea de trabajo futuro se recomienda la aplicación de la metodología propuesta a cualquier otro problema de Clasificación Binaria donde los agentes se comporten de forma estratégica y donde se pueda caracterizar un juego de competencia subyacente al problema estadístico estudiado.

Ingeniera Civil Industrial / Debido a la mayor competencia en la industria de telecomunicaciones y a la disponibilidad de mayor información que tienen los clientes al momento de elegir, es más difícil para las empresas mantener a sus clientes. Es por esta razón que muchas firmas han optado por implementar clubes de fidelización, los que tienen como uno de sus objetivos principales fidelizar a sus clientes por medio de recompensas y beneficios. Sin embargo, la efectividad de estos programas depende de diversos factores que no aseguran un impacto en su lealtad. A raíz de esto último, el presente estudio analizará el efecto que tiene el club de fidelización de la empresa Movistar en el comportamiento de sus clientes. La mayor dificultad al momento de medir el impacto de este tipo de clubes en el comportamiento de los usuarios es que los clientes que pueden participar en el club de fidelización no son elegidos aleatoriamente, y por lo tanto, tienen la libertad de elegir si quieren utilizar los beneficios o no. Esto podría generar sesgos de autoselección, ya que los clientes que deciden participar podrían tener características distintas a los que deciden no participar. Por este motivo, ambos grupos de clientes no pueden ser comparados directamente. Otra dificultad que presenta el problema abordado en esta memoria es que la relación de los clientes con la empresa es de tipo contractual y por lo tanto, el comportamiento observado en esta industria es más constante, si se compara con otros sectores como el retail. Para reducir los sesgos de autoselección el efecto del club será medido utilizando la metodología Propensity Score . Este método busca encontrar clones de clientes (tratados/no tratados) con características y comportamientos similares antes de ser expuestos a un tratamiento y de esta forma puedan ser comparados directamente posterior a éste. En esta memoria el tratamiento observado corresponde a los canjes realizados por los clientes. El cambio de comportamiento será medido en las variables monto gastado en la empresa, permanencia en la empresa y productos distintos contratados por el cliente. Los clientes fueron segmentados en seis grupos de acuerdo a sus características e información sobre los servicios que tienen contratados. Dentro de los principales resultados, se pudo observar un efecto positivo en la variable monto gastado en la empresa, ya que los clientes que realizaron al menos un canje, gastaron mensualmente en promedio $3.785 más que los clientes que no realizaron canjes, efecto que es estadísticamente significativo en cuatro de los seis segmentos encontrados. Al calcular el efecto solo con esos cuatro segmentos, se obtiene un efecto promedio de $4.469. En el caso de las variables que miden involucramiento con la empresa, el efecto encontrado también fue positivo. Los clientes que realizaron canjes tenían en promedio 0,0366 productos más que los clientes que no realizaron canjes y 0,0019 productos distintos más. El efecto encontrado para estas últimas variables fue estadísticamente significativo para dos segmentos en el caso del número de productos y un segmento en el caso de los productos distintos. Al calcular el efecto solo con esos segmentos, el efecto fue de 0,168 productos más y 0,27 productos distintos más. Con respecto a la duración, no hay diferencias estadísticamente significativas para ningún segmento. Finalmente, se puede concluir que el club de fidelización de la empresa Movistar tiene un impacto positivo en el comportamiento de sus clientes, ya que los hace actuar de una forma distinta a la que harían si no realizaran canjes.

En la actualidad, la relación que existe entre la empresa y el cliente es uno de los factores más importantes en la gestión empresarial, debido a que nos permite medir la fidelización y los factores que definen la calidad de servicio que brinda la empresa al cliente. Por lo que el desconocimiento de un concepto claro sobre marketing relacional y la falta de capacitación adecuada al personal técnico, de limpieza y administrativo; ocasiona para Salubridad, Saneamiento Ambiental y Servicios S.A.C (SSAYS) una descoordinación interna y externa en referencia a la atención del cliente y al poco conocimiento de sus necesidades, deseos y expectativas, imposibilitando una adecuada retención de sus clientes y su fidelización. Y en el caso de los clientes externos, existen disconformidades, segmentos no identificados y debilidades en la promoción y la publicidad. En el presente estudio realizado, se propone la realización de encuestas, un análisis del entorno interno y externo de la organización y una correcta segmentación de los clientes en base a criterios definidos, a fin de obtener datos reales para el desarrollo de estrategias y oportunidades de mejora. En base a los resultados obtenidos de las técnicas de investigación de mercado aplicadas se estructuró y desarrollo un Plan de Marketing Relacional que tiene por objetivo el sacar el máximo provecho de la información recopilada, tabulada y analizada a fin de corregir los problemas y debilidades que se tengan y la fidelización de los clientes.