Ingeniera Civil Industrial / La industria del retail debe adaptarse a los cambios en las necesidades de los clientes y del mercado. En particular, la empresa en la que se desarrolla el estudio se posiciona como la compañía líder en Chile, por lo cual debe saber responder a este dinamismo, para ello cuenta con diversas estrategias entre las cuales destaca una amplia gama de canales para contactar al cliente. Ante esto es necesario conocer cómo se mueve el cliente entre los distintos medios, y así comprender el rol que cumple cada uno y su relevancia en el proceso de compra. Actualmente se atribuye el 100,0% de una conversión al último canal que visita el cliente previo a la compra, lo cual se denomina modelo de atribución last touch, este modelo ignora todo el proceso previo, por lo que no es muy adecuado para canales que no participan en estas últimas etapas.
El objetivo principal de la memoria es proponer un modelo de atribución de conversiones cross cannel, que incorpore información del negocio, para así conocer los aportes de cada canal considerando su participación no solo en la última etapa. Para la realización del modelo se realizó en primera instancia, una exploración de datos, luego se desarrolló el modelo basado en cadenas de Markov de hasta tercer orden y posteriormente se validaron los resultados obtenidos para determinar el modelo que mejor se adecuaba a la situación de la empresa. Se complementaron estos resultados con la realización de un análisis descriptivo para el canal de Facebook, indagando en las interacciones dentro de este medio y las discrepancias existentes.
Por las características de los datos de la empresa, el modelo que mejor describe la atribución de conversiones es un modelo basado en cadenas de Markov de tercer orden, con este modelo fue posible constatar que algunos canales como Directo eran un tanto sobreestimados con la utilización del modelo de atribución last touch, mientras que otros resultaban estar subestimados por esta forma de atribuir. Dada la naturaleza de los canales, se recomienda observar la atribución last touch y first touch como complemento del modelo que se propone, de esta forma es posible obtener una visión mucho más completa de los aportes que realiza cada uno de los medios con los cuales opera la empresa.
A modo de trabajo futuro se propone en primer lugar, realizar el estudio considerando un modelo basado en Markov de cuarto orden, este modelo debiese ser más preciso que el modelo realizado. Además se sugiere calcular el modelo para los otros países en los que opera la empresa y así disponer de modelos construidos de acuerdo a las rutas de los clientes en cada país. Por otro lado si se tuviese información más desagregada a nivel usuario, sería interesante caracterizar a los clientes que realizan ciertas rutas, y así segmentar e implementar acciones que incentiven a esos clientes a completar sus caminos habituales hasta concretar la compra. / 15/11/2022
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/149124 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Pineda Parra, Camila Paz |
| Contributors | Puente Chandía, Alejandra, Goic Figueroa, Marcel, Segovia Riquelme, Carolina |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
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