Probabilidad de publicación en el Marketplace. Modelado de Machine Learning de clasificación para acciones de marketing

Abstract

Actualmente, como usuarios de dispositivos con conexión a internet, recibimos diariamente muchas notificaciones y por diferentes canales desde las aplicaciones que tenemos instaladas. La empresa analizada en este trabajo, una de las e-commerce más grandes de Latinoamérica, posee varios envíos automáticos y recurrentes a sus usuarios que cumplen con alguna característica particular, o bien, realizaron una determinada acción dentro del Marketplace. El presente trabajo analiza las buenas prácticas de las acciones de marketing online, y propone una mejora al escenario actual. A través de un modelo de clasificación de machine learning, asigna a cada usuario un score de propensión a publicar dentro del Marketplace y define estrategias de envíos de pushes e emails según métricas de open rate, conversión e incrementalidad. Propone una reducción de múltiples envíos a uno solo unificado impactando en el engagement de los usuarios, conversiones y reduciendo las posibilidades de spam. Esta tesis estudia el gran potencial en la optimización de la toma de decisiones de las grandes organizaciones que se puede generar a partir de un algoritmo de machine learning, sobre un análisis convencional de datos. Los potenciales resultados son acordes a los estándares requeridos por la empresa.