Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 4/3/2021. / Ingeniero Civil Industrial / El mercado del plástico crediticio se caracteriza por ser altamente competitivo y relevante al transar junto al débito, montos cercanos al 14% del PIB chileno, lo que ha generado constantes ofertas hacia los usuarios para incentivar el uso y gasto. Particularmente en la empresa a trabajar se ofrecen como incentivos (1) compras con cuotas, (2) acceso a promociones y (3) el canje en un club de puntos, caracterizados internamente como los drivers de la tarjeta de crédito. Estos drivers son relevantes de gestionar por que un 30% de las transacciones son realizadas con cuotas o descuentos, así como que el 35% de los clientes llega a niveles de canje, aumentando en los últimos años. Sin embargo, la empresa no conoce que tipo de cliente usa la tarjeta por un determinado incentivo. Por esta razón se generaron KPI que midieran la intención de uso de drivers, perfilando cerca de 300 mil clientes de alta interacción con cuotas y promociones, y cerca de 430 mil con el club de puntos, distribuidos en un diagrama de Venn. Con esta distribución se realizaron modelos de caracterización, obteniendo un mejor desempeño en puntos al capturar el 32% de los clientes en el mejor decil, seguido por cuotas con un 24% y en peor desempeño promociones con un 19%. Los principales resultados apuntan a perfiles distintos, donde (1) puntos son clientes con características de poder económico, uso de la página web y acumulación en rubros de la competencia directa, ejemplificado en que alguien que acumula en estos rubros es 1,83 veces más probable a tener una alta interacción que el resto. De manera contraria, (2) cuotas apunta a un bajo poder económico, nulo ingreso a la web y edad superior a 35 años, mientras que (3) promociones son menores de 30 años, con poder económico medio y un uso oportunista de la tarjeta. Posteriormente se extendió el análisis de puntos hacia principales líneas de premios, obteniendo además de perfiles más específicos, el efecto circulo virtuoso que los clientes canjean premios muy correlacionados a los rubros de acumulación. Finalmente se propuso gestionar a 660 mil clientes de baja interacción que el modelo señaló con los mejores lifts. Con esta acción se espera generar un gasto incremental de $12 MM, que es un 6,35% del gasto anual. Además se propone una gestión al largo plazo de los clientes, que en concordancia con los resultados, incentiven a los clientes con estos drivers según su etapa de vida y evolución económica, primero ofreciendo promociones y posteriormente puntos o cuotas.

TESIS PARA OPTAR AL GRADO ACADÉMICO DE MAGÍSTER EN MARKETING / Cross-channel y free-riding corresponden a conductas cada vez más comunes en el mundo del retail. Mientras la conducta cross-channel se asocia al cambio de canales, la conducta free-riding se asocia al cambio de retailer durante el proceso de búsqueda de información y compra de un producto. Estos comportamientos, tienen efectos directos sobre los retailers, ya que deben adaptar sus estrategias con el fin de satisfacer las demandas de estos consumidores. El siguiente estudio tiene el objetivo de investigar la conducta cross-channel y la conducta free-riding en un contexto de retail multicanal, buscando entender si estos comportamientos se ven influidos por distintos tipos de producto (de distinta naturaleza y riesgo percibido). Mediante un cuestionario auto administrado, se obtuvo que los distintos tipos de productos no tienen incidencia en la conducta cross-channel, sin embargo, la interacción entre la naturaleza del producto y su riesgo, afecta a la conducta free-riding. Los hallazgos del estudio pueden ser utilizados en el marketing, con el fin de recomendar estrategias para la retención de clientes.

Ingeniero Civil Industrial / La creciente incidencia de la tecnología en los procesos de compra ha facilitado poder hacer seguimiento de los clientes a través de las distintas etapas que componen una compra, tanto en formatos físicos como digitales. En partciular en una tienda física es posible conocer la ubicación del cliente a largo de su visita a la sala de ventas. En el presente trabajo se cuenta con la secuencia de ubicaciones seguidas por los clientes al interior de un supermercado en la ciudad de Santiago, estos fueron capturados a través de sensores dispuestos en la sala de ventas que detectan aquellos dispositivos móviles con la opción de wifi encendida. El principal objetivo del presente trabajo es entender como esta nueva fuente de información puede ayudar a enriquecer los análisis que se hacen actualmente sobre comportamiento de compra, donde generalmente solo se usan datos transaccionales. Para esto el análisis se divide en 3 partes: temporal, espacial y relacional. Primero los datos son pre procesados aplicando filtros sobre estos para restringir el análisis sobre secuencias de ubicaciones que correspondan a viajes de compra. En particular se definen criterios sobre las zonas en que son detectadas las observaciones y la duración de las visitas a la sala de ventas. Una vez hecho esto se analiza como varía la frecuencia de observación de acuerdo con las distintas trayectorias observadas. De esta parte se concluye que una gran fracción de las observaciones no puede ser asignada a un viaje de compra. Posteriormente se analizan los datos en su dimensión temporal a través de las variables hora de llegada y visitas por día. Estos datos se contrastan con variables análogas obtenidas a través de datos transaccionales. El principal resultado que se obtiene de esta comparación es que los patrones observados en datos transaccionales son consistentes con los obtenidos a través de datos móviles. Adicionalmente se logra estimar el tiempo que están los clientes al interior de la sala de ventas lo que no es posible con los datos transaccionales. Luego se analizan los datos en su dimensión espacial, esto es como se mueven los clientes al interior de la sala de ventas. En particular se construye el indicador de velocidad y se estudia como este varía de acuerdo con distintas variables. Una vez hecho esto se analiza cómo cambian los resultados al introducir correcciones a las trayectorias capturadas. Finalmente se comparan las visitas a ciertas zonas de la sala de ventas con las compras registradas en dichas zonas. El principal resultado de esta parte es la detección de brechas entre las compras y las visitas en distintas zonas de la sala de ventas. Esta información tiene el potencial de ser usada para mejorar la oferta de la sala de ventas en layout, ubicación de producto y ofertas entre otros.

Ingeniero Civil Industrial / En Chile desde de Noviembre de 1980 se instauró un sistema de capitalización individual, donde cada persona afiliada agrega sus propios aportes a una cuenta personal, la cual es manejada por una administradora de fondos de pensiones encargada de invertir estos dineros, todo esto con el objetivo de que las personas puedan jubilarse con estos ahorros. En el presente trabajo se analiza que tan cerca del óptimo teórico están los retornos de las AFP y la posibilidad de la existencia de comportamiento en manada en el sistema de administradoras de fondos de pensiones chilenas. Para el primer punto señalado, se comparan los retornos y desviaciones estándar obtenidos por las AFP, con los calculados por medio de una frontera eficiente obtenida a partir de los retornos históricos de ciertos indicadores seleccionados por su capacidad para representar las opciones de inversión de las administradoras. Esta frontera considera restricciones a las que están afectadas las AFP y, por lo tanto, es distinta para cada fondo y se genera mensualmente con datos de un año hacia atrás desde diciembre del 2007 hasta diciembre del 2015. Para llevar a cabo este análisis se usó la información histórica de los valores cuota de las AFP, información de la Superintendencia respecto a cómo se compone la cartera de inversiones de estas y los datos históricos de los indicadores seleccionados. Para analizar si las AFP al invertir se comportan en manada se llevaron a cabo dos pruebas desarrolladas para detectar esta conducta, las cuales fueron desarrolladas por Christie and Huang (1995) y Chang et al. (2000). Además se analiza la evolución de la volatilidad de los retornos a lo largo de la existencia del sistema, utilizando como medida de esta la CSAD, en cada fondo y se estudia el efecto que ciertos cambios llevados a cabo al sistema, que están relacionados con variables que pueden impactar en los incentivos y capacidades que tengan las AFP para imitarse entre sí, tienen en la dispersión de los retornos de la industria y, por lo tanto, si estas tienen un impacto en el comportamiento en manada o no. De lo descrito previamente se logra concluir que las administradoras de fondos de pensiones no están obteniendo resultados óptimos, que de existir comportamiento en manada, este sería constante en el sistema y no dependiente de ciertos periodos de estrés financiero y que hay ciertas variables que parecen estar relacionadas con el nivel de comportamiento en manada en el sistema. / 08/11/2021

Ingeniero Civil Industrial / Las promociones de venta son fundamentales dentro de los esfuerzos de Marketing, por ejemplo, en E.E.U.U. el año 2004 las promociones de venta al canal en CPG (consumer packaged goods) representaron el 70% del presupuesto del área. En Chile el año 2002 representaron el 50,1% del presupuesto de Marketing. Una de las promociones de venta más importantes es el bundling, que es utilizado por muchas empresas y se encuentra entre las promociones preferidas por los consumidores. Un bundle es un paquete de dos o más productos que tienen mercado por sí solos, pero que se deciden vender conjuntamente. En general los consumidores asumen que los bundles incluyen un descuento en precio, lo que no es siempre cierto. De aquí nace el objetivo general de este trabajo: Analizar el ahorro presente en bundles y determinar el ahorro percibido por consumidores. Para cumplir este objetivo se realizaron mediciones de precio en tres supermercados y cinco locales de comida rápida. Se desarrolló una encuesta para medir la diferencia entre la percepción de ahorro en bundles y el ahorro real. Adicionalmente, se efectuó una encuesta para estudiar el efecto del ahorro de tiempo sobre la compra de bundles. Usualmente comprar bundles en las categorías de comida rápida y en las categorías de supermercados; aseo casa; aseo personal; y comida, implica ahorro en precio. Para todas las categorías el ahorro en promedio, es significativo y superior a 10%. No obstante, la compra de un bundle, no siempre se traduce en ahorro de dinero, se encontraron bundles con ahorros negativos o nulos en comida y en comida rápida. En general los consumidores perciben que los ahorros en bundles son positivos (inclusive en bundles con ahorros negativos), además considerando productos con precios similares, consideran que el ahorro en precio es relativamente constante. Esto independientemente de la cantidad de productos que incluye el bundle o de la categoría a la que los productos pertenecen. Sin embargo, si tiene influencia la cantidad total de productos que son una alternativa al bundle. Por ejemplo, un combo dentro de un menú de comida rápida es percibido con mayor ahorro si el menú tiene más productos. Por último, un bundle dentro de una lista amplia de productos es considerado como una alternativa que reduce el tiempo de decisión de compra. Cabe destacar que este efecto sólo se presenta entre los consumidores que efectivamente seleccionan el bundle. Se propone considerar para estudios futuros como afecta la manera de publicitar los descuentos sobre el ahorro percibido. Por ejemplo, comparando el caso en que se agrega un cartel que indica explícitamente cuanto es el ahorro que se recibe, versus el caso en que no se informa y el consumidor debe inferirlo. También se propone realizar un análisis de sensibilidad para estudiar para qué rangos de variaciones de precio los consumidores dejan de percibir que el ahorro en precio es constante y consideran que es mayor (o menor).

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.

Ingeniero Civil Industrial / En los últimos años, la industria de las telecomunicaciones se ha ido desarrollando en un escenario muy competitivo, lo que ha llevado a las compañías a enfocarse en lograr una relación rentable y de largo plazo con sus clientes. El problema surge cuando se quiere decidir con qué clientes construir dicha relación, cuya solución se basa en el concepto de targeting, el cual tiene por objetivo identificar a los clientes sobre quienes se realizarán acciones para retener e incrementar su valor. En este caso se quiere estudiar, en términos de adopción y rentabilidad, el desempeño de un modelo que selecciona el conjunto de clientes a quienes, a través de una campaña telefónica, se les ofrece un producto de telefonía móvil. Las compañías han utilizado el enfoque de selección basándose en los atributos sociodemográficos y comerciales de sus clientes, sin considerar el efecto que podrían tener sobre las decisiones de éstos sus amigos, familiares o cercanos. Es por esto que se plantea un modelo de targeting que incorpore atributos sociales extraídos de la red de teléfonos móviles de ca- da cliente. Adicionalmente, se propone estudiar la influencia que podrían tener adopciones previas de sus amigos sobre la adopción propia del cliente en estudio. Los modelos de targeting social fueron construidos en base a diversas técnicas de clasificación y diferentes configuraciones del conjunto de entrenamiento, estructuras que son probadas a través de una serie de experimentos que permiten comparar los resultados y establecer cuál es el modelo con la mayor capacidad para resolver este problema. La calidad de dichos modelos se evalúa en dos etapas diferentes. En una primera instancia se comparan los resultados obtenidos con los entregados por el modelo base que no incorpora atributos sociales, comparación que se realiza a través del número de aciertos acumulados que logra cada modelo en los cortes del ranking de clientes. Por otro lado, en una segunda fase se busca identificar la técnica de clasificación utilizada que mejores resultados entrega y la configuración del conjunto de entrenamiento que resulta en la mejor capacidad de predicción de adopciones. El hecho de que la incorporación de los atributos sociales de los clientes no mejore por sí mismo el poder de predicción de los modelos de targeting, pero que sí lo haga la combinación de los resultados del modelo social con los del modelo base de comparación, resultó ser el mayor descubrimiento de este trabajo. Esto deriva en que para lograr modelos de selección efectivos es necesario combinar algunos de ellos que estén construidos en base a diferentes técnicas de clasificación, ya que éstas permiten identificar clientes de diversos perfiles, ele- vando la capacidad de predicción de los mismos. En este caso, la agregación de datos en el conjunto de entrenamiento y la combinación de aciertos de los modelos permiten incrementar en promedio en un 8 % el desempeño del modelo, alcanzando un nivel de aciertos de un 89 %.

Ingeniera Civil Industrial / El competitivo y dinámico entorno empresarial de hoy, ha dado lugar a un significativo aumento en la utilización alianzas estratégicas, entendidas como un acuerdo entre dos o más organizaciones donde cada uno se beneficia de las fortalezas del otro, complementando sus ventajas competitivas. LANPASS no ha sido la excepción, y ha establecido más de 22 alianzas con empresas de diversos rubros, y es mediante este canal, donde provienen más del 50% de los kilómetros acumulados del pozo total. Bajo este contexto, el objetivo de esta memoria es "Identificar los clientes más propensos a acumular beneficios en alianzas de una empresa". Para cumplir el objetivo, se utilizó una metodología basada en dos importantes procedimientos. Primero, un análisis descriptivo y bivariado, y luego, la construcción, aplicación y evaluación de dos técnica predictivas, árboles de decisión y regresión logística.Debido al tratamiento que posee con variables continuas, y a la simpleza en la interpretación de sus resultados, es que se escogió el modelo árboles de decisión. Dentro de los principales resultados, se obtuvo que los clientes Santander que canjean sobre 158.000 KMS en tres años, vuelan y que gastan sobre USD$ 140 en otras alianzas poseen una propensión de 93% de pertenecer a clientes de altor a esta alianza. La evaluación de este modelo fue el que mostró mejores resultados, capturando el 30% de los datos en el primer decil, en contraste con el modelo de Salcobrand que alcanza sólo el 15% en el primer decil. A partir de los resultados, se sostiene que las alianzas, que permiten a los clientes acumular mayor cantidad de kilómetros, como Santander y Movistar, incrementa las posibilidades reales del cliente a viajar, y por lo mismo, las variables más predictoras están relacionadas con el programa LANPASS, como lo son canje, vuelo y la frecuencia con que miran la página cotizando un viaje. Finalmente, al considerar los nuevos clientes identificados, más propensos para cada alianza, el valor esperado mensual para la empresa corresponde a un total de USD $M 35 si se lograra captar los todos los clientes seleccionados. Como trabajo futuro, se propone añadir al estudio, la influencia que posee la participación de los clientes en promociones, realizadas por alianzas y LANPASS, en la acumulación de beneficios en un futuro determinado.

Magíster en Gestión y Dirección de Empresas / La satisfacción, retención, fidelización y lealtad de clientes, es un desafío que a diario tienen que enfrentar los gerentes de las empresas, con el fin de maximizar los retornos que entregan los consumidores. Muchas compañías buscan diseñar estrategias para diferenciarse y entregar un servicio que les permita mantenerse por encima, en cuanto a la preferencia de sus clientes. Es así, como la calidad de servicio se ha vuelto en una variable clave al momento de explicar la satisfacción y lealtad de clientes. En este sentido, este proyecto busca desarrollar un modelo de medición de la experiencia de servicio de los clientes, que permita conectar la gestión de variables perceptuales como la satisfacción y la recomendación, con variables de negocio como la participación en el gasto de los mismos. Para establecer esta conexión, se utilizan los resultados de la investigación recientemente desarrollada por Keiningham, Aksoy, Boye y Cooil (2011) que permite establecer, mediante el uso de la denominada regla de distribución del gasto , una estimación de la participación en el gasto de cada cliente en cada marca de la categoría a partir de sus evaluaciones de satisfacción. La metodología utilizada se enmarca en el ámbito de la investigación de mercados. Para esto, se seleccionó la industria de las farmacias como referente para la validación práctica de la metodología. La investigación comienza por describir el servicio de la categoría en estudio, para entender las variables relevantes de éste que fueron luego consideradas para el diseño del instrumento de medición cuantitativo. Mediante encuestas online a usuarios, se levantaron las percepciones y expectativas que determinan la calidad de servicio en la industria escogida, esta información fue tabulada y analizada para comprender la relevancia de las diferentes variables evaluadas. A partir de esta información, se estimó la participación del gasto de los clientes validando la utilización de la regla de distribución del gasto y luego mediante la aplicación de regresiones logísticas se analizó el impacto de variables más incidentes en el servicio. Las principales fueron la percepción de precios competitivos y la disponibilidad de productos buscados. Para el caso de Farmacias Cruz Verde, se diseñó un plan para el incremento de las percepciones en las variables claves de un 10%, cuyo beneficio económico en caso de conseguirse ascendería a MM$5.197 producto de un incremento en la participación del gasto de los clientes. Este plan se basa en una campaña comunicacional cuyo costo asciende a MM$4.033 entregando un retorno total estimado en MM$1.164. Considerando estos hallazgos se recomienda el uso del sistema de medición y gestión de satisfacción y lealtad de clientes propuesto, que permite sugerir y evaluar acciones de mejora de acuerdo a información de clientes, de modo de incrementar la participación rentable en el gasto de ellos en la industria de las farmacias.

Ingeniero Civil Industrial / 10/05/2023