Análisis de la Estabilidad de la Demanda Usando Datos de Calidad de Servicio

En la actualidad uno de los grandes desafíos relacionados con el transporte en las urbes consiste en frenar el constante aumento del uso del automóvil reemplazándolo por el de modos de transporte más eficientes como el transporte público. De acuerdo con lo anterior, es importante conocer qué caracteriza y motiva la constante migración de usuarios de transporte público hacia el automóvil. El entendimiento de cómo influyen las distintas características de la oferta de transporte público en los distintos segmentos de la población, permite medir qué grupos están en mayor riesgo y tomar medidas preventivas para evitar el abandono. En la literatura relacionada con el transporte son pocos los estudios que se enfocan en entender el abandono y la forma de retener a los usuarios de transporte público. Debido a esto fue necesario realizar una revisión bibliográfica amplia, incluyendo tanto temas relacionados con transporte como otros relacionados con fuga de clientes enfocados al marketing y a las finanzas, para así conocer de mejor manera las hipótesis y herramientas usadas para abordar el tema en general. Al revisar distintas formas de modelar, se optó finalmente por utilizar como base un modelo logit multinomial de partición modal del tipo jerárquico. A dicho modelo, se le realizaron algunas modificaciones para captar de mejor forma los factores determinantes en el abandono, entre estos destaca la inclusión de una función que recopila las características más importantes que determinan el abandono o la fidelidad con el transporte público. Es importante destacar que además del modelo teórico, fue implementada una aplicación computacional con la cuál fue posible validar las hipótesis planteadas a partir de una base de datos. Para la aplicación se utiliza la base de datos Panel de Santiago, que permite establecer el seguimiento de una muestra de usuarios (trabajadores-punta mañana) en distintos cortes temporales, antes y después de la implementación del sistema de transporte público de Santiago (Transantiago), el cual produjo profundos cambios en la oferta. El análisis de esta base de datos permite extraer hipótesis e identificar de las características de los usuarios que migran desde el transporte público. Los datos del panel junto con otras fuentes de información complementarias de calidad de servicio y nivel de satisfacción de usuarios, sirvieron como datos de entrada para calibrar el modelo econométrico propuesto en esta tesis específicamente para predecir el abandono, el cual fue construido a partir de las hipótesis extraídas del Panel de Santiago sobre el abandono. Los resultados del modelo mostraron que el ingreso, la calidad de servicio, el grupo etario, las actividades extras al trabajo, entre otros factores, son relevantes a la hora de conocer qué usuarios están en riesgo de abandonar. Con algunas de estas variables se construyeron escenarios para analizar la sensibilidad del modelo y predecir el abandono en cortes temporales futuros