dc.contributorMartos Venturini, Gabriel
dc.creatorSantarelli, Julieta
dc.date.accessioned2023-06-06T18:04:54Z
dc.date.accessioned2023-08-30T17:04:01Z
dc.date.available2023-06-06T18:04:54Z
dc.date.available2023-08-30T17:04:01Z
dc.date.created2023-06-06T18:04:54Z
dc.date.issued2021
dc.identifierhttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11871
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8539140
dc.description.abstractLa irrupción de las plataformas de streaming transformó muchos aspectos en la industria del entretenimiento. Las empresas líderes lograron generar valor personalizando la oferta de contenidos online de acuerdo a las preferencias específicas de cada cliente y para ello fueron cruciales los datos. En el presente trabajo se utilizan técnicas analíticas descriptivas, predictivas y prescriptivas en relación a la fuga de suscriptores de la plataforma de streaming Disney Plus. En primer término, se utilizarán técnicas de clustering para analizar las características de la oferta de contenidos disponibles en la plataforma. En segundo término, se usarán técnicas de aprendizaje automático para predecir la baja de suscriptores, utilizando múltiples variables relacionadas al producto y al contenido, para finalmente generar recomendaciones de títulos que eviten la fuga. Se indagará sobre los desafíos y limitaciones de realizar dicho trabajo en una empresa multinacional en plena transformación digital.
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tella
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectAnálisis de datos
dc.titleEnfoques de aprendizaje automático para tratar la fuga de suscriptores en una plataforma de streaming en el marco de una trasformación digital.
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestría


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