El análisis de la portabilidad entre operadores móviles es clave para comprender los flujos de usuarios entre compañías y optimizar las estrategias de captación y fidelización. Este estudio, realizado en colaboración con el Grupo MásOrange, se enfoca en predecir estos flujos utilizando avanzados algoritmos de predicción de series temporales. A través de la metodología de Hierarchical Forecasting, se busca generar predicciones tanto a nivel del operador donante (quien pierde al usuario) como a nivel de las combinaciones específicas de operadores (donante-receptor), lo que permite un análisis más detallado y útil para la toma de decisiones.
Este trabajo fin de grado explora cómo la integración de variables exógenas relevantes puede mejorar la precisión de las predicciones de portabilidad. Además, se emplean técnicas de reconciliación jerárquica para garantizar la coherencia entre los diferentes niveles de la jerarquía, asegurando que las predicciones sean consistentes y útiles a nivel estratégico. A lo largo del estudio, se demuestra cómo este enfoque puede ofrecer un marco sólido para prever cambios en el mercado de telecomunicaciones y respaldar decisiones estratégicas dentro de las operadoras móviles.
Abstract:
The analysis of mobile operator portability is key to understanding user flows between companies and optimizing acquisition and retention strategies. This study, conducted in collaboration with the MásOrange Group, focuses on predicting these flows using advanced time series forecasting algorithms. Through the Hierarchical Forecasting methodology, the goal is to generate predictions at both the donor operator level (the one losing users) and at the specific operator pair level (donor-recipient), allowing for a more detailed and insightful analysis for decision-making.
This project explores how the integration of relevant exogenous variables can improve the accuracy of portability predictions. Additionally, hierarchical reconciliation techniques are employed to ensure consistency between different levels of the hierarchy, ensuring that the predictions are coherent and strategically useful. Throughout the study, it demonstrates how this approach can provide a solid framework for forecasting changes in the telecommunications market and supporting strategic decisions within mobile operators.
El análisis de la portabilidad entre operadores móviles es clave para comprender los flujos de usuarios entre compañías y optimizar las estrategias de captación y fidelización. Este estudio, realizado en colaboración con el Grupo MásOrange, se enfoca en predecir estos flujos utilizando avanzados algoritmos de predicción de series temporales. A través de la metodología de Hierarchical Forecasting, se busca generar predicciones tanto a nivel del operador donante (quien pierde al usuario) como a nivel de las combinaciones específicas de operadores (donante-receptor), lo que permite un análisis más detallado y útil para la toma de decisiones.
Este trabajo fin de grado explora cómo la integración de variables exógenas relevantes puede mejorar la precisión de las predicciones de portabilidad. Además, se emplean técnicas de reconciliación jerárquica para garantizar la coherencia entre los diferentes niveles de la jerarquía, asegurando que las predicciones sean consistentes y útiles a nivel estratégico. A lo largo del estudio, se demuestra cómo este enfoque puede ofrecer un marco sólido para prever cambios en el mercado de telecomunicaciones y respaldar decisiones estratégicas dentro de las operadoras móviles.
Abstract:
The analysis of mobile operator portability is key to understanding user flows between companies and optimizing acquisition and retention strategies. This study, conducted in collaboration with the MásOrange Group, focuses on predicting these flows using advanced time series forecasting algorithms. Through the Hierarchical Forecasting methodology, the goal is to generate predictions at both the donor operator level (the one losing users) and at the specific operator pair level (donor-recipient), allowing for a more detailed and insightful analysis for decision-making.
This project explores how the integration of relevant exogenous variables can improve the accuracy of portability predictions. Additionally, hierarchical reconciliation techniques are employed to ensure consistency between different levels of the hierarchy, ensuring that the predictions are coherent and strategically useful. Throughout the study, it demonstrates how this approach can provide a solid framework for forecasting changes in the telecommunications market and supporting strategic decisions within mobile operators. Read More
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