Diseño de un modelo de programación dinámica para optimizar la distribución del presupuesto publicitario en empresas B2B

Design of a dynamic programming model to optimize the distribution of the advertising budget in B2B companies

dc.contributorRojas, Miguel
dc.creatorCárdenas, Andrés Ricardo
dc.creatorCardozo, Aneth
dc.creatorGutierrez, Jose
dc.creatorSalazar, Valentina
dc.date2020-12-03T15:51:27Z
dc.date2020-12-03T15:51:27Z
dc.date2020-11-25
dc.date.accessioned2023-08-25T16:08:49Z
dc.date.available2023-08-25T16:08:49Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10584/9344
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8435599
dc.descriptionEn este proyecto se busca determinar cuál es la mejor forma de distribuir el presupuesto publicitario de cualquier empresa, utilizando las redes sociales. Para llevar a cabo esto, actualmente las compañías se basan en su conocimiento empírico, o en el ensayo y error. Por esto es necesario que hagan uso de una herramienta o modelo que les permita responder a las preguntas ¿Dónde? ¿Cuánto? y ¿Cuándo? debe invertir en publicidad de tal forma que maximice la obtención de clientes potenciales (Leads). Por ello, hemos diseñado un modelo de asignación de recursos para empresas B2B, utilizando como caso de estudio a Carvajal Tecnologías y Servicios SAS. Nuestra propuesta es un modelo de programación dinámica que utiliza regresión logística, regresión lineal y cadenas de Márkov, fundamentado en datos históricos. Previo a la solución del modelo, se simuló en el software Arena las cadenas de Márkov, con el objetivo de conocer mejor el comportamiento de la interacción del usuario con los avisos publicitarios. Posteriormente, utilizamos la herramienta Solver de Excel, para solucionar el modelo de programación dinámica, variando los valores de inversión para cada periodo t, producto i y plataforma j, sujeto a las siguientes restricciones: 1) Inversión total menor igual al presupuesto, 2) Inversión en periodo t menor igual al doble de la inversión en el periodo t-1, 3) Requerimiento mínimo de leads por canal, 4) Prioridad entre productos, y 5) Inversión mínima por periodo y producto independientemente del canal. Como resultado, para un presupuesto de $24.000.000 aplicado en un periodo de 4 semanas, con el modelo propuesto se obtuvieron 809 leads vs. 559 con el método actual, representando un incremento del 40% en clientes potenciales.
dc.descriptionThis project seeks to determine what is the best way to distribute the advertising budget of any company, using social networks. To do this, companies today rely on empirical knowledge, or trial and error. For this reason, it is necessary that they make use of a tool or model that allows them to answer the questions Where? How much? and when? You must invest in advertising in a way that maximizes the acquisition of potential customers (Leads). Therefore, we have designed a resource allocation model for B2B companies, using Carvajal Tecnología y Servicios SAS as a case study. Our proposal is a dynamic programming model that uses logistic regression, linear regression and Markov chains, based on historical data. Before solving the model, the Markov chains were simulated in the Arena software, in order to better understand the behavior of user interaction with advertisements. Subsequently, we use Excel's Solver tool to solve the dynamic programming model, varying the investment values for each period t, product i and platform j, subject to the following restrictions: 1) Total investment less than budget, 2) Investment in period t less equal to double the investment in period t-1, 3) Minimum requirement of leads per channel, 4) Priority between products, and 5) Minimum investment per period and product regardless of the channel. As a result, for a budget of $ 24,000,000 applied in a period of 4 weeks, with the proposed model, 809 leads were obtained vs. 559 with the current method, representing a 40% increase in leads.
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dc.formatapplication/pdf
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dc.languagespa
dc.publisherBarranquilla, Universidad del Norte, 2020
dc.rightsUniversidad del Norte
dc.rightsopenAccess
dc.subjectPublicidad
dc.subjectCampaña publicitaria
dc.subjectMarketing
dc.subjectModelo matemático
dc.subjectRegresión dinámica
dc.subjectRegresión logística
dc.subjectRegresión lineal
dc.subjectMarkov
dc.subjectCadenas de markov
dc.subjectDistribución de presupuesto
dc.subjectSolver
dc.subjectArena
dc.subjectExcel
dc.subjectMarketing
dc.subjectadvertising
dc.subjectadvertising campaign
dc.subjectmathematical model
dc.subjectMarkov chains
dc.subjectdynamic regression
dc.subjectlinear regression
dc.subjectMarkov
dc.subjectbudget distribution
dc.subjectExcel
dc.subjectSolver
dc.titleDiseño de un modelo de programación dinámica para optimizar la distribución del presupuesto publicitario en empresas B2B
dc.titleDesign of a dynamic programming model to optimize the distribution of the advertising budget in B2B companies
dc.typearticle


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