Optimización de un modelo de predicción de demanda por acceso y uso de servicios de telecomunicaciones.

Debido a las transformaciones del mercado a las que se ven abocadas la empresas de telecomunicaciones hoy en día, las compañías se han visto en la necesidad de planear su operación y justificar la considerable inversión que se requiere para asegurar la disponibilidad de equipos en el tiempo adecuado. Lo anterior, se realiza con base en estimaciones que en algunos casos han probado ser catastróficas y que no tienen relación con modelos de predicciones de consumo de servicios, ya que son elaborados con una mayor rigidez en su concepción teórica, análisis de resultados y aplicabilidad en las condiciones bajo análisis. Un modelo de predicción para estimar el consumo de servicios de telecomunicaciones debe considerar factores, tales como la operación de la empresa en un ambiente competitivo y la poca información histórica de nuevos servicios. En estos casos se requiere la combinación de diferentes técnicas de predicción para obtener un resultado del cual se pueda tener mayor confianza y esté acorde con las necesidades de la empresa. En realidad, muchas empresas prestadoras de servicios de telecomunicaciones se caracterizan por una falta de herramientas de apoyo para establecer el tamaño del mercado de los actuales y nuevos servicios de telecomunicaciones, por la dificultad para conocer el perfil de sus consumidores y por la carencia de modelos confiables de predicción de demanda (por acceso y uso) de servicios de telecomunicaciones. Respondiendo a esta problemática, el Centro de Investigación de las Telecomunicaciones ¿CINTEL ha desarrollado en una primera fase un modelo de tipo híbrido de proyección de demanda por acceso a servicios no tradicionales, el cual acude a diferentes técnicas estadísticas y de modelos de probabilidad. La segunda fase, que es el centro de la presente propuesta, tiene como objetivo la adecuación del modelo híbrido para explorar su capacidad de proyectar niveles de utilización de servicios (particularmente tradicionales como voz de larga distancia) lo que constituiría una aplicación para la proyección de demanda por uso o consumo, y la inclusión de información no observada (la cual incide en el comportamiento de consumidores al momento de decidir conectarse o no a un servicio) dentro de un modelo basado en Cadenas de Markov Escondidas. El desarrollo del proyecto incluye una primer etapa de revisión bibliográfica sobre desarrollos de modelos de predicción y la determinación de cuales pueden ser aplicados para la mejora del modelo ya desarrollado, posteriormente, se plantea el análisis sobre el comportamiento de variables diferentes a las observadas directamente por el modelo cross-sectional, y en una tercera etapa se identificaran las opciones a aplicar, y por último se definirá el nuevo modelo de predicción. El resultado del proyecto será un modelo, que le permita a CINTEL ¿por medio de la transferencia de conocimiento adquirido y la aplicación de una herramienta formal de predicción de uso de servicios de telecomunicaciones ¿ hacer una transferencia tecnológica a las empresas del sector, que les permita: · Establecer el tamaño del mercado · Apoyar las labores de planeación · Apoyar las labores de mercadeo · Efectuar predicciones con series de datos históricas cortas (dos o tres años) · Incorporar el ciclo de vida de los productos en los análisis · Establecer el perfil de los usuarios de los servicios y por lo tanto nichos de mayor demanda.

• Autores: Romero Cruz, Peter
• Tipo de recurso: Investigation report
• Fecha de publicación: 2006
• Institución: Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación
• Repositorio: Repositorio Minciencias
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.minciencias.gov.co:20.500.14143/38582
• Acceso en línea: https://colciencias.metadirectorio.org/handle/11146/38582; http://colciencias.metabiblioteca.com.co
• Palabra clave: Mercadeo de telecomunicaciones; Modelo de predicción de demanda; Telecomunicaciones; Proyecciones de mercado; Mercadeo de telecomunicaciones
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2