J. Martín Arevalillo
El problema de la optimización de precios es un asunto relevante para compañías que buscan maximizar su beneficio mediante sistemas inteligentes diseñados a partir de los datos históricos sobre sus clientes y operaciones comerciales de venta. Este trabajo nos introduce al problema estudiando el papel que juega el aprendizaje estadístico en la explotación de los datos con el fin de identificar comportamientos diferenciales en cuanto a la sensibilidad al precio. Se revisa la metodología del particionamiento recursivo basado en modelos y se adapta al caso en que la función de respuesta a la oferta comercial es estimada mediante un modelo Logit. La metodología se aplica a una compañía de venta on-line de vehículos tomando la tasa de interés como variable precio. Los resultados permiten identificar grupos con perfiles diferenciales de sensibilidad al precio, lo que abre la puerta a nuevas oportunidades de negocio y al diseño de estrategias personalizadas de fijación de tasas.
Palabras clave: Sensibilidad al precio. Aprendizaje estadístico. Particionamiento recursivo. Modelización Logit
Programado
AE-1 Aplicaciones de la Estadística
4 de septiembre de 2019 10:40
I2L5. Edificio Georgina Blanes