Browsing by Subject "Sector publicitario"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Modelo de aprendizaje automático para proyección de ventas de los servicios publicitarios en el metro de Medellín
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Tabares Álvarez, Julio César; Villarreal Trujillo, Sergio; Cárdenas Rojas, Jhonny Alejandro; García Arboleda, Isabel Cristina
    El proyecto "Modelo de Aprendizaje Automático para Proyección de Ventas de los Servicios Publicitarios en el Metro de Medellín" busca desarrollar un modelo predictivo basado en técnicas de aprendizaje automático para optimizar las estrategias comerciales del Metro de Medellín. El Metro, con aproximadamente 1.3 millones de usuarios diarios, busca aumentar su participación de ingresos no tarifarios al 15% para 2025, donde la publicidad juega un papel clave. Actualmente, la empresa enfrenta desafíos en la comercialización de sus servicios publicitarios, por lo que este estudio propone una solución basada en la analítica de datos. En el proyecto se utilizó la metodología CRISP-DM, la cual abordó cinco fases clave: comprensión del negocio, preparación de datos, modelado, proyección y validación. Se obtuvieron y se realizó la limpieza de las bases de datos de afluencia de pasajeros y ventas de publicidad desde 2020 hasta 2024, permitiendo identificar patrones de consumo y demanda. El análisis inicial evidenció que la publicidad en estaciones, representan el 38.62% de las ventas, por lo que el proyecto decidió enfocarse en este segmento. Se evaluaron modelos de aprendizaje estadístico para seleccionar el que mejor optimice la predicción de las ventas con base en el desempeño y ajuste de cada modelo, con el fin de mejorar la toma de decisiones en la comercialización de este segmento. Además, se diseñó un tablero dinámico para el análisis de datos y la visualización de los resultados de los modelos. Para la validación y selección del mejor modelo, se utilizaron criterios como la métrica CPM, el ajuste visual, tiempo de ejecución de los modelos, facilidad de implementación y cantidad de estaciones con mejor desempeño. Como resultado se obtuvo que Holt Winters 2 fue el mejor modelo teniendo en cuenta estos criterios.