Trabajos de investigación EP Estadística

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Análisis de correspondencia simple en los pilares de comunicación de las marcas de venta y el Brand sentiment del usuario en redes sociales (2021-2024 YTD)
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Geldres Torres, Yhurema del Carmen; Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
El alto protagonismo de las plataformas digitales ha transformado la manera en que las marcas interactúan con sus consumidores, consolidándose como un canal de alto impacto para la comunicación y el marketing. En particular, las redes sociales ofrecen una ventana de exposición directa a las opiniones y sentimientos de los usuarios, esto permite a las compañías monitorear las percepciones en tiempo real y poder tomar decisiones estratégicas que mejoren la experiencia del consumidor. Este monitoreo es crucial, la información sobre la reputación de la marca permite identificar problemas y oportunidades de mejoras continúas fortaleciendo la relación con el consumidor. En un entorno digital dinámico, el monitoreo efectivo de las redes sociales permite mantener niveles de competitividad y relevancia y más aún en el sector de belleza altamente revolucionario. De lo mencionado líneas más arriba, se propone el análisis de correspondencia simple, con el objetivo de evaluar el Brand sentiment de los usuarios de redes sociales y su relación con las marcas de venta directa durante el 2021-2024 YTD. Teniendo como resultados, Ésika ha logrado establecer una percepción positiva sólida en relación con sus pilares de comunicación, especialmente en el ámbito del empoderamiento femenino. Este posicionamiento favorable no solo refuerza la imagen de solo Ésika, sino de todo un anunciante que acarrea a otras marcas como L’bel y Cyzone, promoviendo una ventaja competitiva significativa en el mercado de la belleza. Los usuarios tienen una percepción neutral de Yanbal en los pilares de emprendimiento y calidad, mientras que en el empoderamiento tienen una fuerte asociación. Por último, Natura es la marca con mayores desafíos en los pilares de comunicación que se exponen en el presente trabajo.
Análisis de regresión logística para identificar factores asociados a la preferencia de fecundidad de mujeres en edad fértil (ENDES 2023), Perú
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Del Castillo Gutierrez, Fanny Alexandra; Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
El descenso de la fecundidad es un tema que preocupa, la TGF sigue disminuyendo, si esta cae por debajo de 2.1, traería consigo el aumento de personas mayores y la disminución de los jóvenes, lo que tendría un impacto negativo en la sociedad y en la economía. En el Perú, se han observado cambios en características importantes de las mujeres en edad fértil entre 15 a 49 años; un aumento en el nivel educativo y el cambio en los estados conyugales. El presente trabajo de suficiencia profesional fue de tipo descriptivo y correlacional con un diseño transversal usando como fuente secundaria Encuesta Demográfica y de Salud Familiar 2023, con un total de 31200 mujeres en edad fértil, buscando identificar los factores asociados a la preferencia por tener un/más hijos de las mujeres en edad fértil de 15 a 49 años en el Perú. Para el procesamiento se utilizó el programa estadístico SPSS versión 26. Entre los resultados se obtuvo que el 45.06% de las mujeres en edad fértil prefieren tener un/más hijos; mujeres menores de 35 años, con nivel educativo superior, solteras, no usaban algún método anticonceptivo y que se encontraban trabajando en su mayoría si preferían tener un/más hijos. Mediante un modelo de regresión logística, se identificó que las mujeres en edad fértil residentes del área urbana, sin nivel de educación, con nivel secundario, residentes en Lima Metropolitana y en la región sierra, tienen mayor probabilidad de preferir tener un/más hijos. El uso de algún método anticonceptivo y actualmente trabajando son variables que no contribuyeron en la construcción de este modelo, que obtuvo una precisión global de 76.93%, una sensibilidad de 75.89% y una especificidad de 77.77%.
Análisis televisivo del rating publicitario de los principales supermercados utilizando árboles de regresión, Lima 2023
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Rojas Villanueva, Juana Milagros; Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
A través del tiempo la inversión publicitaria se va incrementando con un crecimiento de 2.3% del 2022 al 2023. Siendo los principales medios con mayor presencia Televisión y digital. Por ello Havas desea evaluar un plan de medios televisivo eficaz para sus principales clientes de los diferentes supermercados, se debe evaluar con precisión la importancia de la audiencia publicitaria. Se propone un algoritmo basado en árboles de regresión, con el objetivo de predecir el rating, evaluar las emisoras que generaron mayor rating e identificar el horario de mayor transmisión. Teniendo como resultados, la inversión en la publicidad es un factor determinante para el rating y los canales de televisión de mayor preferencia fueron América y Latina obteniendo 3.25 y 2.02 puntos. Además, los horarios más influyentes fueron: matutino (06:00-11:59), femenino (12:00-15:59), infantil (16:00-18:59) y estelar (19:00-23:59).
Aplicación del algoritmo kmeans para la segmentación de clientes de una empresa que brinda servicios como operador comercial en Lima durante el 2024
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Morales Rengifo, Marjorie Suzanne; Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
El presente trabajo se centra en la segmentación de clientes mediante el uso del algoritmo kmeans, con el objetivo de comprender los distintos perfiles dentro del maestro de clientes y mejorar la gestión de las estrategias de marketing para que aborden de manera más eficiente las necesidades y comportamientos de los clientes. Este trabajo es de enfoque cuantitativo del tipo descriptivo y el diseño de la investigación es no experimental y de tipo transversal. Se realizó en varias etapas, comenzando con la recopilación y preparación de datos, seguida de la aplicación del algoritmo K-means que nos permite identificar patrones y agrupar a los clientes en segmentos homogéneos según sus comportamientos y características mediante un análisis detallado y la validación de los grupos obtenidos, se lograron identificar seis segmentos distintos. La segmentación de clientes mediante el método k-means determinó la formación de 3 clústers, se empleó los indicadores Silueta y Davies Bouldin que nos ayudaron a validar la cantidad de clústers obtenidos mediante el método del codo, el clúster 1 que representa el 64% de la cartera de clientes que se caracterizan por tener menor frecuencia de compra promedio y realizan compra con montos mayores, mientras que el clústers 2 está formado por el 28% de la cartera de clientes, estos clientes registran compra promedio de 84 soles, tienen en promedio 20 transacciones y por último el clústers 3 tiene el 8% de la cartera de clientes formado por los clientes con mayor frecuencia de compra, sin embargo, su compra promedio son montos menores.
K-vecinos más cercanos para mejorar las técnicas de ventas en una compañía peruana, 2023
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Champi Asencios, Anlly Cely; Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
El presente trabajo de investigación muestra la estrategia de ventas cruzada de una empresa peruana especializada en medios de pagos, mediante la aplicación de machine learning basado en el enfoque de minería de datos, se intenta impulsar las ventas identificando patrones dentro de su portafolio de comercios. Actualmente la empresa procesadora de medios de pagos cuenta con comercios con un solo sistema de pago del total de su portafolio, esto conlleva a una pérdida de captación de venta, haciendo uso de la estrategia de Cross Selling aplicando el algoritmo k-vecinos más cercanos se puede lograr vender más productos o canales de pagos relevantes para cada comercio.
Machine Learning para determinar la fidelidad de audiencia en televisión abierta año 2023
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Bruno Reyes, Yossellin Isabel; Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
Las marcas, con la ayuda de los medios de comunicación, pueden alcanzar a grandes volúmenes de personas, siendo la televisión abierta el medio con mayor cobertura en el país. Esto a pesar de que, durante el año 2023, el medio Digital encabezara a nivel de inversión, desplazando a la televisión abierta y colocándola en segundo lugar. Según Kantar Ibope Media (2024), la televisión abierta continúa siendo la preferencia principal entre los peruanos. El equipo de planners de Havas Group Perú busca identificar los factores cruciales que inciden de manera determinante en la elección de inversiones, garantizando una estrategia acertada. En este trabajo de suficiencia, con la finalidad de optimizar la inversión, se determinará en qué momento invertir a partir de la fidelidad de la audiencia. Para resolver el objetivo, se usó el algoritmo de Machine Learning: Random Forest, donde se encontró un coeficiente de determinación del 57% con un ECM del 1.072%. Finalmente, se determinó la mayor fidelidad de audiencia en los programas emitidos en los canales de América Televisión, ATV o Latina en los martes o miércoles y con una duración de una hora con 10 minutos.
Media Mix Modeling para estimaciones del retorno de inversión en el 2024 para las marcas con inversión publicitaria en medios Off y On
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Vásquez Caldas, Martín Hipólito; Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
En la última década se ha mostrado un mercado muy competitivo que es el de medios donde distintas marcas buscan posicionarse en el mercado y a la vez buscan rentabilizar su inversión publicitaria. La pandemia como antecedente principal para este mercado ha generado que los medios OFF no sean los predilectos y que el medio digital sea uno de los que tiene mayor demanda llegando a crear nuevas plataformas para el gran volumen de información que se va por el medio mencionado. Este trabajo de suficiencia profesional tiene como objetivo identificar cuales serian los niveles de ROI para cada diversificación de medios que se tenga para alguna campaña en particular a lanzar al mercado. Esto analizando no solo todos los medios sino también los distintos niveles del funnel de conversión para poder saber que cambios se podrían realizar y así tomar las decisiones necesarias para la mejora de la rentabilidad de inversión. Habiendo realizado la técnica estadística se encontró que los dos canales de anuncios del Media Mix más relevantes fueron la Televisión y los anuncios vía Meta y Google. Por otro lado, el ROI que se predice con el modelo de árboles de regresión varia en 0.6741.
Regresión logística para determinar los factores asociados a la decisión de jubilación anticipada en trabajadores en el Perú 2023
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Valencia Melendez, Daniela Estefany; Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
El presente trabajo de suficiencia profesional busca identificar los factores socioeconómicos y demográficos de los trabajadores adultos en el Perú, que puedan influir en su decisión de jubilarse anticipadamente. En un escenario donde globalmente la esperanza de vida de las personas está creciendo, lo que resulta en un envejecimiento de la población y por lo tanto en un aumento en el grupo etario de adultos mayores (50 años a más), se esperaría que la tasa de participación de trabajadores de este grupo también aumente, mas, por el contrario, no se da esta situación debido a que en los últimos años la decisión de jubilarse anticipadamente se está incrementando. El estudio se realizó con información de adultos afiliados a una administradora privada de Fondos de Pensiones, aplicándose una regresión logística binaria para determinar los factores asociados a la decisión de jubilación anticipada. Los resultados muestran que el género y el índice de riqueza se comportan como factores protectores, mientras que la edad, la situación laboral y lugar de residencia son factores de riesgo.
Segmentación de clientes en un supermercado según su comportamiento de compras
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Sánchez Rivera, Diana Guadalupe; Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
El presente trabajo tiene como objetivo determinar grupos de clientes en la empresa para aplicar un marketing focalizado y programas de fidelización. Una adecuada segmentación proporciona un mejor entendimiento sobre cada grupo de clientes dando a la empresa una mejor visión para el otorgamiento de sus productos y que generen mayor valor. Para la realización del objetivo, se realizará el algoritmo de clasificación no supervisada de k-means siguiendo los pasos principales como estableciendo el valor de k, asignando los centroides más cercanos a los datos y actualizando hasta que los centroides se establezcan, junto a este método se analizó la técnica de RFM para estudiar el comportamiento del cliente con sus tres variables principales Recencia: Periodo desde la última compra, Frecuencia: Número de compras realizadas en el último periodo y Monetario: dinero gastado durante un cierto periodo. Los resultados ayudaran a crear segmentos de clientes efectivos a conocer mejor a los clientes mediante su comportamiento de compras y poder otorgarles mejores beneficios y ofertas de campañas.

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