Seminario para optar al título de Ingeniero Comercial, Mención Administración / Autor autoriza el acceso a texto completo de su documento. / En esta tesis, se pretende profundizar en las decisiones que implican un bajo involucramiento, entregando un catálogo de las técnicas heurísticas más importantes, con el fin de ayudar al conocimiento de éstas, para su posterior uso tanto en el ámbito académico como en el mundo laboral. Para poder llegar a las decisiones de bajo involucramiento y poder presentar las técnicas heurísticas, se realiza a modo de contextualización una explicación del proceso de decisión de compra, para luego adentrarnos en la teoría de los dos sistemas de razonamiento de Kahneman (2011). En este trabajo se presentan las diferencias definidas por Kahneman entre el sistema 1, el cual funciona de manera automática y el sistema 2, el cual es el encargado de las decisiones complejas. Luego se definen una serie de variables, las cuales nos harán más propensos a involucrarnos en nuestras decisiones, y por ende movilizar al sistema dos, utilizando modelos cognitivos para la toma de decisiones. Se expondrán los modelos de toma de decisiones cognitivos categorizándolos en modelos compensatorios y no compensatorios, y se expondrá lo complejos que son, utilizando ejemplos prácticos. Luego se presentará la teoría de racionalidad limitada, la cual nos habla de que el ser humano no es capaz de usar estos modelos cognitivos en cada una de las decisiones que toma, sino que la mayoría del tiempo, recurre a simplificaciones y atajos mentales que muchas veces lo llevan a cometer errores sistemáticos, para esto, se presentarán las teorías de Herbert Simon (1947) y la teoría de la función asimétrica del valor, desarrollada por Kahneman y Tversky (1981). Una vez introducido el concepto de racionalidad limitada, se profundizará en las técnicas heurísticas y sus sesgos. Iniciando con las técnicas heurísticas desarrolladas por Kahneman y Tversky (1982), las cuales, son las de representatividad, disponibilidad y ajuste y anclaje, para luego adentrarnos en heurísticas más específicas como los son, la heurística del dígito de la izquierda, la de precio-calidad, heurística del país de origen, del reconocimiento, del afecto, la del contagio y similitud y la heurística de influencia social, para terminar, exponiendo las técnicas utilizadas en nuestros juicios morales. Como se dijo en un principio, el objetivo de este documento, es profundizar en los procesos mentales que involucran la toma de decisiones para centrarnos en los atajos mentales utilizados en las decisiones que presentan un bajo involucramiento. El estudio de estas técnicas, nos hace darnos cuenta de que somos seres complejos, capaces de minimizar el esfuerzo de una manera eficiente. Estos atajos tienen grandes implicancias en las decisiones que tomamos, y están presentes en todos los aspectos de nuestra vida, por lo que es un tema de interés transversal a todos los campos de estudio, y con especial aplicación en la conducta del consumidor, donde su conocimiento y posterior incorporación a las acciones de marketing, pueden hacer la diferencia para el consumidor.

Ingeniera Civil Industrial / En los últimos años, las ventas online han crecido de manera sostenida, convirtiéndose en un canal de venta atractivo para muchas empresas. Sin embargo, se destaca la alta competitividad que existe dentro de este mercado, por lo cual, es fundamental contar con una comprensión profunda del comportamiento de compra de los clientes para poder satisfacer los requerimientos exigidos por ellos, quienes frente a cualquier inconveniente podrían optar rápidamente por otra alternativa de compra. En particular, para Samsty, canal de ventas online de anteojos de sol, no es evidente cuáles son las preferencias de sus clientes al momento de comprar, siendo el objetivo de la investigación, establecer un modelo de preferencias sobre las políticas de servicio, de forma tal de generar una propuesta atractiva para los clientes, considerando las preferencias sobre las características físicas de anteojos de sol más valoradas dentro del mercado. Para lograr el objetivo planteado, fue realizado un análisis conjunto, específicamente Choice Based Conjoint (CBC), dado que imita la situación actual de venta en un escenario ficticio, donde el cliente puede decidir si realiza la compra o no, entregando información útil para la toma de decisiones. De este modo, el primer paso es levantar la información necesaria sobre las distintas políticas de servicio ofrecidas en internet y de características relacionadas al diseño de los anteojos de sol, lo que permitirá diseñar el cuestionario del análisis conjunto con los atributos más relevantes para los consumidores. Una vez diseñado el cuestionario y realizado el trabajo de campo, es posible comenzar el análisis de los resultados. En este caso, se puede observar que el 45% de los encuestados manifestaron que el precio es el atributo con mayor importancia al momento de decidir efectuar la compra, mientras que los otros atributos relacionados a las políticas de servicio representan el 55% restante, lo cual ratifica la importancia que tiene ofrecer una política de servicio atractiva a los clientes. De este modo, dentro de la investigación se propone a Samsty incorporar a su política la devolución y cambios de productos de forma gratuita pues mejora su posicionamiento un 14,84% incrementando el beneficio antes de impuestos e intereses (EBIT) de la empresa en promedio un 20%. Finalmente, junto al análisis conjunto, se realizo un análisis descriptivo con lo cual se determinaron las tasas de preferencias sobre los diseños de anteojos de sol de los clientes, que permitió evaluar la cartera actual de productos y generar una propuesta que impacta en un 68% el EBIT de la compañía, dado que, contempla los clientes que no están siendo atendidos actualmente.

El presente trabajo tiene como objetivo general diseñar una metodología de recomendación personalizada y secuencial de productos en una tienda de Home Improvement. En particular, este trabajo se centra en las llamadas ventas proyectos, que corresponden a conjuntos de transacciones enmarcadas en un plan de mejoramiento del hogar, como por ejemplo, la decoración de un baño o la construcción de un segundo piso. Así, el objetivo de negocio de este trabajo es lograr aumentar el número de clientes que adquieren todos los productos asociados a un proyecto en la empresa (aumento de venta) y, a su vez, adquieran más y “mejores” SKU’s (cross y up-selling). En relación a la metodología utilizada, se comienza con el trabajo de limpieza y procesamiento de datos, en particular la eliminación de inconsistencias encontradas en la jerarquía de productos, y la definición temporal de lo que se entiende por proyecto. Una segunda etapa se hace cargo de perfilar y caracterizar tanto a los clientes de la empresa, como a los proyectos que éstos llevan a cabo. Por último, mediante análisis secuencial de canasta se busca identificar reglas de asociación de alta venta esperada para cada uno de los proyectos caracterizados. En relación a los grupos de clientes, se identifican 5 segmentos, entre los cuales destacan los “leales de alta frecuencia”, quienes con un 18% de clientes explican el 37% de los ingresos; y los “clientes de alto ticket promedio sin restricción presupuestaria” que presentan 1,8 veces el ticket de un cliente promedio. Por otro lado, se tienen 8 segmentos de proyectos, destacando por los montos asociados las “Obras gruesas”, con 2,3 veces el monto de un proyecto promedio. Además, se obtienen 72 conjuntos de reglas de asociación, los cuales se diferencian por proyecto, por tier de precio asociado y por tipo de regla según antecedente. Así, son aproximadamente 10.000 reglas con una venta esperada total de $300 millones al año. Con estas reglas se espera que el ticket promedio aumente en un 50% y que las ventas anuales de la empresa se incrementen en un 1%. Finalmente, son entregadas directrices generales para las recomendaciones, las cuales se componen de una parte central basada específicamente en las reglas de asociación y otra complementaria que se compone de recomendaciones más genéricas basadas en las características de los clientes y los proyectos (por ejemplo, catálogos con descuentos, secciones de destino, etc.) Para trabajos futuros se propone la evaluación del sistema, un análisis detallado sobre el tiempo entre compras, estudios sobre estilos de vidas de clientes, entre otros.

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / En las empresas de Retail, las áreas de Customer Intelligence tienen muchas oportunidades de mejorar sus decisiones estratégicas a partir de la información que podrían obtener de los registros de interacciones con sus clientes. Sin embargo se ha convertido en un desafío poder procesar estos grandes volúmenes de datos. Uno de los problemas que se enfrentan día a día es segmentar o agrupar clientes. La mayoría de las empresas generan agrupaciones según nivel de gasto, no por similitud en sus canastas de compra, como propone la literatura. Otro desafío de estas empresas es aumentar las ventas en cada visita del cliente y fidelizar. Una de las técnicas utilizadas para lograrlo es usar sistemas de recomendación. En este trabajo se proceso ́ alrededor de medio billón de registros transaccionales de una cadena de supermercados mayorista. Al aplicar las técnicas tradicionales de Clustering y Market Basket Analysis los resultados son de baja calidad, haciendo muy difícil la interpretación, además no se logra identificar grupos que permitan clasificar a un cliente de acuerdo a sus compras históricas. Entendiendo que la presencia simultánea de dos productos en una misma boleta implica una relación entre ellos, se usó un método de graph mining basado en redes sociales que permitió obtener grupos de productos identificables que denominamos comunidades, a las que puede pertenecer un cliente. La robustez del modelo se comprueba por la estabilidad de los grupos generados en distintos periodos de tiempo. Bajo las mismas restricciones que la empresa exige, se generan recomendaciones basadas en las compras históricas y en la pertenencia de los clientes a los distintos grupos de productos. De esta manera, los clientes reciben recomendaciones mucho más pertinentes y no solo son basadas en los que otros clientes también compraron. La novedosa forma de resolver el problema de segmentar clientes ayuda a mejorar en un 140% el actual método de recomendaciones que utiliza la cadena Chilena de supermercados mayoristas. Esto se traduce en un aumento de más de 430% de los ingresos posibles.

TESIS PARA OPTAR AL GRADO DE MAGÍSTER EN ADMINISTRACIÓN / Michel Marín Espinosa [Parte I], Sergio Varela Alegre [Parte II] / La oportunidad de negocio analizada está en la insatisfacción de los consumidores por los servicios prestados por las clínicas de la región de Antofagasta. Las ventas anuales bordean los $55.000 millones con un crecimiento en torno al 10%. Ésta insatisfacción se debe a la incapacidad de los ofertantes para satisfacer los servicios demandados y al constante crecimiento de estos. Las actuales clínicas no tienen un enfoque en el cliente y tampoco cuentan con las autorizaciones para aumentar su capacidad instalada debido a cambios en la normativa. Se considera importante y factible segmentar el mercado de la salud, apuntando a aquellos consumidores que valoren un servicio de calidad, accesible y oportuno. Características que las actuales empresas en funcionamiento no han logrado desarrollar. Clínica Cumbres del Norte posee los recursos necesarios tanto tangibles (médicos y terreno) como intangibles (cultura organizacional y prestigio) que en conjunto con las habilidades logradas durante sus 10 años de operación, conjugan competencias centrales que le permitirán alcanzar ventajas competitivas en la industria, un producto de calidad, innovador y adaptado a las necesidades del cliente. Se presenta un Plan de Negocios de expansión de la actual Clínica Cumbres del Norte en Antofagasta, para lo cual se requiere una inversión total de $1526 millones de pesos, entregando los resultados del siguiente resumen. RESUMEN INVERSIÓN REQUERIDA 1,526 millones de pesos Inversión en estudio de proyecto 243 millones de pesos Inversión en Activos 1,082 millones de pesos Inversión en Capital de Trabajo 201 millones de pesos RELACIÓN APORTE PATRIMONIAL 0.5 APORTE DEUDA BANCA 0.5 VAN SIN PROYECTO 1194 VAN CON PROYECTO 4322 VAN 3128 millones de pesos ROI 2.0 PAYBACK 3.5 años

Ingeniera Civil Industrial / Magíster en Gestión de Operaciones / Los modelos de elección compensatorios han sido los modelos más utilizados para representar la toma de decisiones de compra de los consumidores. Sin embargo, diferentes escenarios puede motivar la toma de decisiones evitando compensaciones. Para representar este tipo de situaciones, los modelos lexicográficos se convierten en una alternativa que puede reportar beneficios por ahorro de tiempo y esfuerzo. Los modelos lexicográficos desarrollados asumen que los individuos tienen total conocimiento respecto a los atributos con los que aparecen descritas las alternativas y son capaces de valorizarlos y utilizarlos para decidir la alternativa preferida. En esta tesis se propone un modelo de elección lexicográfico que elimina el supuesto de capacidad de ordenamiento completa de atributos. El modelo propuesto admite incertidumbre en el orden de atributos y también errores de elección por parte de los consumidores a la hora de declarar la alternativa preferida. Se proponen dos enfoques de estimación: homogéneo y heterogéneo en la capacidad individual de ordenamiento de atributos. En cada uno de ellos, se utiliza el procedimiento Bayesiano para estimar las probabilidades lexicográficas individuales de elección. Mediante simulación, se confirma la robustez del modelo propuesto en términos de conseguir estimar la cantidad de atributos que los individuos están realmente considerando para tomar sus decisiones, recuperar los parámetros del modelo y predecir las elecciones de los consumidores. Este trabajo finaliza con una aplicación a una muestra real encuestada respecto al mercado de tablets. En esta parte, se compara el modelo heterogéneo con un modelo lineal. Si bien el segundo logra mejores tasas de acierto, el modelo heterogéneo es a su vez mejor que cualquier variante al modelo lineal del tipo q-compensatorio. Se concluye que con el modelo propuesto es posible obtener más información respecto a cómo los consumidores toman decisiones, transformándose en un modelo que logra explicar de mejor forma los procesos de elección sin perder con ello capacidad predictiva.

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