Browsing by Author "Salazar Santander, César Ignacio"

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    An optimal effectiveness-driven target segment selection modeling approach for marketing campaign management
    (Elsevier Ltd, 2025) Salazar Santander, César Ignacio; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Martínez Troncoso, Carolina Andrea
    Defining a target group for a mass marketing campaign is a non-trivial goal, which depends on the correct definition of the commercial stimuli and the selection of a customer target segment that will maximize the campaign's effectiveness. This process requires the analysis of multiple customer variables and interactions. The problem becomes even more complex if we consider a limited budget for the campaign. This research proposes a methodology based on a mixed multi-objective optimization formulation that allows us to determine a minimum continuous customer target segment for massive campaigns to maximize its effectiveness with a maximum budget constraint. The multi-objective function of the model maximizes the effectiveness of the campaign while minimizing the “broadness” of the targeted segments, allowing the detection of the most effective and homogeneous target group possible for a commercial action within a set of N continuous variables. The methodology performance was benchmarked against traditional customer clustering and greedy segmentation algorithms. The experiments were carried out in (1) simulated data environments and (2) based on real campaign information. The compared scenarios show that the proposed methodology outperforms the baseline model, the complexity of the problem scales non-linearly, increasing the number of variables, and the model increases 54% the effectiveness of a campaign without an increment in the segment range.
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    An optimization based methodology for defining marketing campaign segments
    (2019) Salazar Santander, César Ignacio; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    El objetivo de esta investigación fue presentar y validar una metodología diseñada para apoyar la toma de decisiones en el contexto de definición de target de campaña. Busca ofrecer al tomador de decisiones un complemento que le permite ubicar, de forma óptima, a aquellos clientes que deberían presentar mejor afinidad frente a una acción comercial a ejercer. Para realizar esto, se procedió a definir un dominio de consumidores y a generar agrupaciones micro-segmentadas a través de la selección de variables descriptoras y una metodología de división homogénea de características. Posteriormente, se definió una métrica de efectividad y se construyó un modelo de programación mixta multi-objetivo híbrido entre clustering y modelo de propensisón. El foco de este se orientó en torno a la selección de consumidores que maximizan la efectividad de campaña y, en paralelo, minimizan la disimilitud entre personas a alcanzar. Luego, se diseñó una metodología de validación experimental pensada en generar comparaciones de efectividad entre: (i) criterios de asignación tradicionales y (ii) los resultados del modelo. Se realizaron experimentos contrastando metodología vs criterios de asignación tradicionales para una acción comercial. Para distintos n, el modelo supera a los criterios estándares. Por ejemplo, si n = 100, efectividades de 3.10% vs 2.26% respectivamente. Si n = 3500, 2.41% vs 2.32%. Al mismo tiempo, lo propuesto plantea targets de campaña más precisos, ya que, al observar los porcentajes de expansión de variables, se puede constatar que para distintos n, el modelo expande su rango de forma más controlada respecto a los criterios del retailer. Por último, se concluye que el modelo rescata de forma satisfactoria las relaciones multi-dimensionales entre las variables involucradas en la decisión.