Browsing by Author "Salazar Santander, César Ignacio"

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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.