Optimización de Ventas de la Plataforma de Udemy
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Metadata
Show full item recordAuthor/s:
Torres Ochoa, Daniela Alejandra
Advisor/s:
Caldentey, René
Thesis degree name:
Master in Management + Analytics
Date:
2021Abstract
Este trabajo tiene como objetivo obtener una mayor comprensión sobre los aspectos que
influyen en la demanda de los cursos ofrecidos en la plataforma de Udemy en la categoría de ‘IT
& Software’ analizando las tendencias del mercado y sus principales competidores. Se plantean
5 etapas, la primera consiste en recolectar datos de la plataforma sobre los cursos de la categoría
y realizar un análisis exploratorio para identificar patrones interesantes y plantear hipótesis sobre
cuales pueden ser las variables mas relevantes. En la segunda etapa se van a ejecutar algoritmos
de clustering para seleccionar los perfiles principales que se identifican en los cursos. Luego se
va a realizar una investigación extensa sobre las tendencias del mercado y los principales
competidores de Udemy para entender como estos impactan la demanda. La cuarta etapa
consiste en modelar la demanda para cada uno de los cursos de los perfiles identificados.
Analizando las diferencias entre los mismos y observando cuáles son los aspectos clave que
verdaderamente impactan sobre la demanda. La etapa final consiste en permitir que las
investigaciones realizadas y el modelo creado esté disponible para los instructores de la
plataforma, creando un sistema de recomendación sobre acciones que pueden realizar los
instructores para aumentar la demanda de sus cursos. This paper aims to obtain a better understanding of the aspects that influence the
demand for the courses offered on the Udemy platform in the 'IT & Software' category by
analyzing market trends and its main competitors. Five stages are proposed to carry out the
objective, the first consists of collecting data from the platform about the courses in the category
and conducting an exploratory analysis to identify interesting patterns and hypothesize about
which may be the most relevant variables. In the second stage, grouping algorithms will be
executed to select the main profiles that are identified in the courses. Then there will be
extensive research on market trends and Udemy's top competitors to understand how they
impact demand. The fourth stage consists of modeling the demand for each of the courses of
the identified profiles. Analyzing the differences between them and observing which are the key
aspects that truly impact demand. The final stage consists of making the research carried out
and the model created available to instructors on the platform, creating a recommendation
system based on actions that instructors can take to increase demand for their courses.