Análisis predictivo de la red del sistema de referidos de Frubana

Frubana, una empresa colombiana, busca crecer sus usuarios activos de forma económica y orgánica, por lo que ha implementado un sistema de referidos como alternativa de bajo costo; sin embargo, al desconocer la red que se ha construido alrededor de los referidos, ha generado que no sea tan económica como se esperaba. De esta forma, este estudio se plantea corroborar que la estructura de la red si importa para la predicción de la de-cisión de referir de un usuario. Para ello, se desarrolla un modelo de predicción que combina 2 tipos de varia-bles: las relacionadas a la centralidad de la red y sus características compra; se compara los resultados obteni-dos con dos técnicas Random Forest y Gradient Boosting y se valida la importancia de las variables. Así, se concluye que las variables mas importantes en los modelos desarrollados son las relacionadas a la centralidad de un usuario de la red y son necesarias de incluir en un modelo predictivo de la decisión de referir.

• Autores: Rojas Sánchez, Camilo Andrés
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55040
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/55040
• Palabra clave: Sistema de referidos; Toma de decisiones; Modelos de predicción; Random Forest; Gradient Boosting; Centralidad; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf