Aplicación de Data Science para el análisis de una campaña de respuesta directa televisiva de UNICEF Perú

• Autores: Olivera Taboada, Luis Angel, Sialer Puelles, Melissa Aurora, Velarde Gonzales, Juan José
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/655986
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/655986
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Ciencia de datos; Aprendizaje automático; Algoritmo; Data science; Machine learning; Algorithm; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

El presente trabajo de investigación abordó una novedosa campaña televisiva desplegada por UNICEF Perú, para fomentar la afiliación de donantes a su programa Soy Socio, en beneficio de niños y niñas en situación de vulnerabilidad. A partir de la información de la primera campaña de promoción televisiva, se extrajeron diversos insights, gracias a la aplicación de herramientas y técnicas de ciencia de datos, para analizar sus principales resultados y evaluar el performance del proveedor de atención telefónica, como la contribución de los grupos televisivos contratados. De este modo, se buscaron reconocer las principales características de los nuevos asociados. Se recurrió al modelo de regresión lineal, a fin de proyectar el nivel de efectividad en función del volumen de llamadas y donaciones captadas (nivel de conversión) y los días de duración de la campaña. Asimismo, se aplicó el método de ajuste de error cuadrático medio, para establecer la bondad del modelo, encontrándose una relación positiva, aunque sujeta a la influencia de otros factores exógenos. Para la construcción del perfil de los donantes, se utilizó la técnica de clusterización, la cual permitió reconocer y agrupar características relevantes de los nuevos asociados, con el fin de que la institución pueda orientar con mayor eficiencia sus campañas a futuro. Por último, se elaboraron diversas visualizaciones en línea con los objetivos de la investigación, para esto, se recurrieron a los conocimientos adquiridos en los cursos que componen la mención de ciencia de datos.