Group Buying como modelo de negocios innovador, reciente y con un inmenso potencial de crecimiento tanto en el mercado global como en el mercado chileno es un sistema que funciona en base a la confianza del consumidor, la cual es una variable que juega un papel fundamental sobre la decisión del consumidor de comprar o no a través de este sistema. Este estudio tiene por objetivo estudiar las variables que influyen sobre la confianza del consumidor, cuál es la dimensión de la influencia de cada una de ellas y cómo varia frente a distintos tipos de Word of Mouth (WOM). Con el fin de cumplir con los objetivos propuestos se determinó una serie de variables que ejercen una influencia directa y positiva sobre la confianza del consumidor a partir de la revisión de literaturas relacionadas. Posteriormente se desarrolló una escala Multidimensional para medir las variables escogidas además de la confianza, como también un modelo de clasificación de WOM. Los análisis estadísticos fueron procesados con datos recolectados vía encuesta mediante muestra de conveniencia conformada principalmente por alumnos de la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile. Además, sólo se consideraron las respuestas de aquellas personas que efectivamente han utilizado el sistema de Group Buying para los análisis. Los resultados entregados por los análisis estadísticos confirman la influencia directa y positiva sobre la confianza del consumidor y efectivamente el peso de cada variable cambia frente a distintos tipos de WOM. Sin embargo, las características de la base utilizada, que constituyen limitaciones de este estudio, hacen que los resultados obtenidos no sean un fiel reflejo de la realidad, consideraciones que deben ser tomadas en cuenta para estudios que se realizarán a futuro.

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

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.

Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 20/10/2020. / Ingeniero Civil Industrial / Esta investigación tiene como objetivo identificar a los clientes más propensos al Canje No Aéreo (CNA o canje de catálogo) de LANPASS, uno de los programas de fidelización de LATAM Airline Group. Esto es relevante porque el 80% de los clientes no acredita los suficientes kilómetros (KMS) para canjear pasajes y porque las decisiones comerciales de LANPASS no son complementadas con la información de su base de clientes sino que se enfocan en decisiones de producto. Para cumplir el objetivo se estudió el comportamiento transaccional de los clientes entre Julio de 2013 y Junio de 2014 en conjunto con sus variables demográficas. Mediante un análisis descriptivo se descubrió que las variables más importantes son el saldo, la acreditación anual de KMS y el N° de CNA realizados durante el último año, en tal orden. Se pudo identificar a los clientes más propensos también a través de la edad, el género, la categoría de socio y la mejor tarjeta de crédito. Se observó que los clientes tienden a canjear en el catálogo sus KMS cercanos a la expiración, llegando a ser hasta 10 veces más propensos al CNA en los últimos 2 meses antes de expirar. Finalmente se vio que los clientes que se frustran más rápido en el proceso de canje aéreo son 5 veces más propensos al CNA que un cliente promedio. Con estas variables se calibraron tres modelos de propensión; Logit Multinomial con variables transaccionales, Logit Multinomial con variables demográficas y Árbol de Clasificación con método de crecimiento CHAID-Exhaustivo con ambos tipos de variables. El mejor modelo fue el árbol CHAID-E, el cual identificó al 30% de los canjeadores en el primer 1% de clientes. Esta técnica se comparó con criterios sencillos de ordenamiento, el más robusto fue el de los clientes que más han realizado CNA en el último año. Cuantitativamente CHAID-E mostró que genera un incremental de 50% de KMS canjeados por sobre dicho criterio en el primer centil. Se utilizó un modelo Logit para estudiar la elección entre 3 categorías de canje; Tecnología, GiftCard de Multitienda y Otras Categorías . Las dos primeras son las categorías más importantes, representando un 40% del CNA histórico. Se encontró que los clientes que canjean en Tecnología tienden a repetir esta preferencia, mientras que los que prefieren Giftcard son los que presentan la menor propensión a canjear en Tecnología Se recomienda a LANPASS enfocar sus esfuerzos en los clientes que acreditan más de 21.000 KMS al año, tienen un saldo superior a 7.500 KMS y han realizado previamente un canje no aéreo. Este segmento fue el más grande encontrado y con mejor precisión en su clasificación. Se sugiere también atraer a los clientes que cumplan dichas reglas pero que aún no realizan CNA, pues una vez que canjeen, es probable que lo vuelvan a hacer. Estas medidas tienen un incremental esperado de un 50% de KMS en las ventas.

Ingeniero Civil Industrial / El presente trabajo de título tiene por objetivo analizar el efecto del atractivo físico y la identificabilidad de la fuente de comentarios en el sitio web TripAdvisor sobre la elección de un restaurant, la actitud y la percepción de los usuarios de dicho sitio. La importancia del mismo radica en profundizar el conocimiento científico del efecto del atractivo físico sobre el proceso de decisión de las personas, y también examinar su efecto sobre la percepción y actitud de las mismas hacia el ítem en cuestión dentro del contexto web que, a pesar de haber ganado mucho interés y relevancia en los últimos años, no ha sido estudiado en profundidad. De manera adicional, se plantea que también podría existir un efecto asociado a una fuente no atractiva, el cual no ha sido estudiado por el marketing tradicional. Para esto, se realizó un estudio donde los participantes tuvieron que realizar dos tareas: en primer lugar, se les pidió elegir el restaurant que más les gustara dentro de tres alternativas del sitio TripAdvisor y, en segundo lugar, responder una encuesta sobre su actitud y percepción asociada a las tres opciones de restaurant presentadas en la primera parte. Las fotos de perfil de los usuarios que comentaron en cada una de estas alternativas tenía un nivel distinto de atractivo: control (no identificable), no atractivo y atractivo (identificables), siendo este el único factor que variaba significativamente entre cada alternativa. En la primera parte del estudio se analiza el efecto del nivel de atractivo físico de la fuente de comentarios sobre el proceso de elección. Para entender de mejor forma este proceso, se midió la atención y la activación emocional (reacción involuntaria como respuesta a un estímulo) de los participantes al momento de elegir, pues podrían ayudar a explicar o predecir el comportamiento. Para medir la atención se utilizó un equipo de eye-tracker, y para medir la activación emocional se usaron sensores de ritmo cardíaco y conductividad de la piel, los cuales están directamente correlacionados a la intensidad de las emociones. En la segunda parte del estudio se analiza el efecto del atractivo físico y la identificabilidad de la fuente sobre la actitud que tiene el usuario del restaurant y se ve si este efecto tiene impacto sobre la percepción de determinados atributos del restaurant. De manera complementaria, se ve si la actitud tiene un efecto sobre la decisión de los usuarios. Las principales conclusiones del estudio son que (1) existe un efecto directo positivo del atractivo físico en el proceso de toma de decisiones, (2) el efecto de la identificabilidad de la fuente sobre la elección no es concluyente, (3) la atención explica el proceso de toma de decisiones en el contexto planteado, no así la activación emocional y (4) en diferentes casos, la actitud y percepción de distintos atributos del restaurant explican la relación entre la identificabilidad y atractivo físico de la fuente y la elección de dicho restaurant. Para futuros trabajos se propone testear los resultados en otro sitio web y testear si se repiten los resultados con fotos de perfil masculinas y/o mixtas.

Memoria para optar al título de Ingeniera Civil Industrial / La determinación del surtido es una de las principales decisiones que enfrentan las empresas. Una mala elección de este puede implicar una disminución en las ventas o en las utilidades. Para prevenir lo anterior las empresas han trabajado en mejorar la determinación de su surtido, incorporando factores como costos de almacenamiento, preferencias de los clientes, estacionalidad, etc. El presente estudio se enfoca en el factor de las preferencias de los clientes. Hasta la fecha los estudios han asumido que los clientes admiten compensación, es decir, que en un producto un atributo con un nivel malo puede ser compensado por otro atributo que tome un nivel lo suficientemente mejor . Sin embargo, la literatura indica que las preferencias de los clientes serían no compensatorias bajo ciertas categorías y/o contextos como, por ejemplo, en categorías con un alto número de atributos o en contextos de poco tiempo de elección. Se puede intuir que el resultado de la determinación del surtido no es igual con distintos supuestos de preferencias, por lo tanto, es importante estudiar cómo cambian estos surtidos y cuantificar la pérdida asociada a utilizar un supuesto equivocado. El trabajo de memoria tiene como objetivo estudiar el surtido de productos asumiendo preferencias no compensatorias. En esta labor, se busca definir métricas para caracterizar el grado de compensación de un surtido, cuantificar la pérdida que significa ofrecer un surtido basado en un supuesto equivocado y estudiar el grado de compensación de un surtido dado en contraste con las preferencias de los clientes. La metodología se basa en revisión bibliográfica, simulación y análisis de datos, tanto simulados, como extraídos desde los sitios web Falabella, Paris y Ripley. Dentro de los resultados, se destaca que los retailers estudiados ofrecen un surtido más bien compensatorio en las categorías de computadores y cámaras fotográficas, las que son no compensatorias según la literatura. Por otra parte, se encuentra que al utilizar un supuesto equivocado existen pérdidas de participación de en promedio 51,80% y 31,24% en un contexto de preferencias compensatorias y no compensatorias, respectivamente. Además, se ve que la participación esperada de un surtido compensatorio es superior a la de uno no compensatorio, razón que podría explicar la inclinación por surtidos compensatorios observada. Finalmente, aun cuando el estudio aborda un área inexplorada de la determinación de surtido, hay puntos en los cuales se puede profundizar a futuro. Algunos de ellos son ampliar el estudio con supuestos más flexibles en torno a los costos o la demostración empírica de que las preferencias de los clientes en las categorías son como señala la literatura.

Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnología de Información / Ingeniero Civil Industrial / La industria de las telecomunicaciones se caracteriza por ser altamente competitiva, esto marcado en los últimos años por la cada vez más difícil diferenciación en los productos y servicios ofrecidos. Por esta razón las empresas exitosas de la industria son las que han optado por adquirir ventajas comparativas enfocadas en mejorar la Atención al Cliente . Entel PCS es actualmente la compañía de telecomunicaciones en Chile con la mayor participación en el mercado de clientes de alto valor. Los clientes de Entel PCS que cuentan con planes de suscripción duplican en promedio los retornos de aquellos con prepago. Por otra parte las campañas que fomentan de Migración de Prepago a Suscripción son poco efectivas, ya que los clientes seleccionados se determinan en base a variables básicas como cantidad de dinero recargada y segundos hablados por el cliente. El proyecto propone cambiar el enfoque de cómo se realizan las campañas de migración en la empresa Entel PCS, con el objetivo de generar más migraciones contactando menos clientes. La metodología utilizada para el rediseño de procesos es la ingeniería de negocios que se basa en patrones de procesos y que permite incorporar lógicas de negocios y el diseño del apoyo computacional necesario para su implementación. Para evaluar los resultados se realizó una prueba de concepto, utilizando distintos modelos de aprendizaje supervisado, entrenados utilizando resultados de campañas pasadas y variables de comportamiento de los clientes contactados, donde se corroboró que con la implementación del rediseño planteado se puede aumentar la eficiencia de la campaña hasta en 1,8 veces. La evaluación económica determinó un VAN para el proyecto de $787.744.863.