Proyecto de investigación propone aplicar técnica de marketing para mejorar la retención de alumnos

Uplift Modelling, Incremental Modelling, True Lift Modelling o Net Modelling, son algunos de los nombres con los cuales se conoce a la técnica de Minería de Datos que se usa normalmente en el área de marketing para modelar directamente el impacto o respuesta incremental que tiene una determinada acción en un individuo.

Generalmente, explica el profesor de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Sebastián Maldonado, esta herramienta se utiliza en empresas de servicios financieros, telecomunicaciones y retail para aumentar las ventas nuevas, las ventas cruzadas, disminuir la pérdida de clientes y realizar actividades de retención.

No obstante, en conjunto con los investigadores Diego Olaya y Wouter Verbeke de la Universidad Libre de Bruselas, y el profesor Jaime Miranda, de la Universidad de Chile, el académico ha estudiado nuevas y novedosas aplicaciones que permitirían, por ejemplo, mejorar la retención de alumnos universitarios en los primeros años, mediante tutorías y otras estrategias especializadas.

Tradicionalmente, explica Maldonado, Doctor en Sistemas de la Ingeniería, el enfoque es priorizar a quienes tienen una mayor probabilidad de fuga, pero eso suele ser poco efectivo. En cambio, según los resultados preliminares de este trabajo, sería posible hasta duplicar los beneficios en términos de uplift y retención, identificando a los alumnos correctos, y priorizando, por ejemplo, a quienes tienen una mayor probabilidad de ser retenidos.

“Uplift es una medida para evaluar y predecir qué clientes son más propensos a responder positivamente a una campaña, cambiando su comportamiento si no reciben ésta. Nuestra propuesta consiste en utilizar esta medida y modelos diseñados para maximizar el Uplift, con el fin de encontrar a los alumnos para quienes la campaña de retención es más efectiva”, comentó el académico.