Análisis de impactos relativos de canales en visitas, micro conversiones y conversiones en un retail online
Professor Guide | dc.contributor.advisor | Goic Figueroa, Marcel | |
Author | dc.contributor.author | Juárez Rosales, Jaime José | |
Staff editor | dc.contributor.editor | Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas | |
Staff editor | dc.contributor.editor | Departamento de Ingeniería Industrial | |
Associate professor | dc.contributor.other | Ríos Pérez, Sebastián | |
Associate professor | dc.contributor.other | Musalem Said, Andrés | |
Admission date | dc.date.accessioned | 2016-04-19T15:14:34Z | |
Available date | dc.date.available | 2016-04-19T15:14:34Z | |
Publication date | dc.date.issued | 2015 | |
Identifier | dc.identifier.uri | http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/137858 | |
General note | dc.description | Magíster en Gestión de Operaciones | |
Abstract | dc.description.abstract | En este trabajo se presenta el análisis de los impactos relativos de los canales de un retailer online en la tasa de llegada del sitio web. Se analizan las visitas de 20 mil clientes escogidos aleatoriamente, realizadas en un periodo de 10 meses, los cuales realizan compras de materiales de construcción y productos para el hogar, permitiendo incluir en el modelo las actividades de conversión y micro conversión realizadas durante este periodo. Se presenta un análisis separando acciones de comprar una o más veces y las acciones solicitar una o más veces muestras y/o cotizaciones. De esta forma, el estudio toma en cuenta de manera separada tres tipos de tendencias en el comportamiento de los clientes: de navegación, de micro conversión y de conversión. Se desarrollan 4 modelos diferenciados por: la cantidad de parámetros (9K, 2K+1,3K+1 y 3K+2) y la inclusión de probabilidades de transición. Estas probabilidades son calculadas en torno a la información de los canales visitados o acciones realizadas y se incorporan para filtrar un proceso de poisson, el cual modela los eventos realizados por los clientes en torno al sitio web. De esta forma se definen tasas de llegada en función de parámetros que cuantifican carácterísticas de los canales y acciones. Se identifica la importancia de algunos canales y acciones en el proceso de compra de un cliente y se marca la diferencia entre canales que son más efectivos incrementando la propensión de navegación. Se resaltan comportamientos típicos de clientes que compran con frecuencia y que utilizan las micro conversiones como una herramienta para recibir información más especializada. Se comenta el potencial de las muestras en mantener al cliente navegando y de las cotizaciones como un punto de decisión clave en el proceso de compra. Se plantea un modelamiento en dos fases; en la primera el cálculo de probabilidades de transición y en la segunda el cálculo de parámetros dentro de la función de log verosimilitud, condicionados a los resultados de la primera fase. Además se toma en cuenta tasas de llegada al sitio web diferenciadas por procesos de inter sesión e intra sesión, los cuales son sesiones en las que el cliente puede realizar multiples contactos en un tiempo relativamente corto o largo respectivamente. En torno a esto se encuentra que la inclusión de parámetros que diferencian dichas sesiones, tienden a realizar un mejor ajuste. Resaltamos canales que son de gran importancia para el retailer en torno al funcionamiento, así encontramos canales que ayudan a posicionar la imagen de la compañía en la mente del cliente y otros canales que se convierten de mayor importancia una vez que el retailer está posicionado. Se proponen métricas de Engagement, Atracción, Fidelidad, Persistencia, Redirección y Retención. Esto se convierte en un punto destacado en la investigación, para el cual se utilizan únicamente información calculada en la primera fase, es decir con las probabilidades de transición. Se plantea una combinación de dichas carácteristica para cuantificar la efectividad de los canales, sin embargo se resalta el hecho que existen canales que són más efectivos dependiendo el objetivo buscado. El documento presenta un apartado de pronóstico de la distribución de los eventos en los distintos canales/acciones y se presentan las métricas de ajuste de los modelos. Se finaliza con la sección de concluiones en donde se comenta y retoma la importancia de las micro conversiones como un beneficio para el cliente (y para el retailer). Se alienta, a futuras investigaciones, en la importancia de poder incluir información obtenida de las probabilidades de transición y se genera una discusión sobre posibles usos de las métricas en modelos de optimización para la toma de decisiones de inversión. | en_US |
Lenguage | dc.language.iso | es | en_US |
Publisher | dc.publisher | Universidad de Chile | en_US |
Type of license | dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile | * |
Link to License | dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ | * |
Keywords | dc.subject | Comercialización | en_US |
Keywords | dc.subject | Comercialización en internet | en_US |
Keywords | dc.subject | Multicanal | en_US |
Keywords | dc.subject | Retail | en_US |
Título | dc.title | Análisis de impactos relativos de canales en visitas, micro conversiones y conversiones en un retail online | en_US |
Document type | dc.type | Tesis | en_US |
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
-
Tesis Postgrado
Tesis Postgrado