Prospección de Fuga de Clientes de un Servicio de Suscripción Digital

Date

2022-01

Type:

Thesis

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22 p.

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Publisher

Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería

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Abstract

En el mundo actual donde la incertidumbre pareciera estar en todos los aspectos de nuestra vida, sumado al creciente acceso a internet por parte de las personas, es donde los periódicos han visto la oportunidad de ampliar su alcance y ser capaces recuperar las audiencias perdidas, debido a la lenta pero inevitable migración desde el tradicional periódico impreso hacia las plataformas digitales. Con el fin de crear una relación más directa con sus audiencias, que a su vez permita proyectar con mayor precisión los ingresos futuros, es que los medios escritos de prensa alrededor del mundo han implementado modelos de suscripción digital, los que, gracias al avance en las tecnologías de la información, han posibilitado la acumulación de grandes volúmenes de datos, sobre el uso que realizan los usuarios del servicio. Lo anterior nos lleva de forma natural a preguntarnos cuáles son las características que comparten estas personas, desde el momento en que se suscriben, hasta que, en algunos casos, deciden dar de baja el servicio. Este trabajo utiliza los datos contenidos en el contrato de cada cliente del servicio de suscripción digital de La Tercera, lanzado en abril de 2019, sobre los cuales se aplicarán técnicas de machine learning y algoritmos como K-Means, para segmentar a los suscriptores de acuerdo con la frecuencia de uso del servicio. Posteriormente se evidenciará mediante el modelo de supervivencia propuesto por Kaplan-Meier y el modelo de riesgo proporcional (Cox), que un suscriptor que navega diariamente tiene un 72% menos de riesgo de fuga comparativamente a uno que lo realiza de forma esporádica. Utilizando el mismo método se mostrará la diferencia en riesgo de fuga que existen entre la elección de un plan digital (+60% riesgo) por sobre uno con producto impreso, entre otras variables analizadas. De esta manera, se podrán tomar acciones comerciales preventivas, que apunten disminuir la cantidad de usuarios fugados tanto de forma voluntaria como involuntaria.

Description

Proyecto de grado presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data Science

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Keywords

Análisis de supervivencia, Churn, Suscripción, Cox, Kaplan-Meier, 070037S, Survival Analysis, Churn Retention, Subscription Service

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