Optimización predictiva de promociones y asignación de presupuestos para restaurantes en App de Delivery

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dc.contributor.advisorFerres, Leonardo
dc.contributor.authorFernández Mellado, Yeniffer
dc.coverage.spatialTemuco
dc.date.accessioned2025-04-03T20:10:24Z
dc.date.available2025-04-03T20:10:24Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionProyecto de grado presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data Science
dc.description.abstractEste estudio propone el desarrollo de un sistema automatizado para optimizar la asignación de presupuestos promocionales en Uber Eats, mejorando la participación de los restaurantes y maximizando el retorno de inversión en campañas de oferta. Actualmente, el proceso de selección y financiamiento se realiza manualmente, lo que limita la eficiencia y personalización de las promociones. Para abordar esta problemática, se implementó un modelo predictivo que permite estimar el Promo Spend Total, facilitando una distribución más estratégica de los recursos. A través del análisis de diferentes modelos de Machine Learning, Random Forest demostró ser la mejor opción para realizar estas predicciones con un desempeño competitivo. Los resultados obtenidos permitirán mejorar la gestión de las campañas promocionales, optimizando la asignación del presupuesto y asegurando una distribución más efectiva de las invitaciones a los restaurantes. Con futuras mejoras, este modelo podrá integrarse en otros procesos estratégicos dentro de Uber Eats, impulsando la eficiencia y la rentabilidad del sistema promocional.
dc.format.extent30 p.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11447/9942
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería
dc.subject070037S
dc.subjectMachine learning
dc.subjectOptimización presupuestaria
dc.subjectPromoción en ventas
dc.titleOptimización predictiva de promociones y asignación de presupuestos para restaurantes en App de Delivery
dc.typeThesis
dcterms.accessRightsPrivado

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