library(readr)
datos_tarea6 <- read_csv("datos_tarea6.csv")Se utilizará como referencia el plan Basic de streaming para interpretar más fácilmente las diferencias con los planes Standard y Premium.
datos_tarea6$plan = relevel(as.factor(datos_tarea6$plan), ref = "Basic")
modelo_regresion <- lm(ipu_usd ~ plan + horas_activas_mes, data=datos_tarea6)
summary(modelo_regresion)##
## Call:
## lm(formula = ipu_usd ~ plan + horas_activas_mes, data = datos_tarea6)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -8.1927 -2.0258 0.0218 2.1624 10.2951
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5.31963 0.75896 7.009 1.63e-11 ***
## planPremium 2.03619 0.74489 2.734 0.00664 **
## planStandard 3.26961 0.50047 6.533 2.81e-10 ***
## horas_activas_mes 0.16660 0.01664 10.010 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 3.36 on 296 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.5561, Adjusted R-squared: 0.5516
## F-statistic: 123.6 on 3 and 296 DF, p-value: < 2.2e-16El intercepto principal es el plan básico, y se interpreta como lo que se le factura mensualmente a los clientes cuando no se toma en consideración sus horas activas por mes.
El coeficiente de planes Premium significa que, en promedio, se le factura +2.04 más a los clientes con este plan en comparación con los clientes de plan Básico.
El coeficiente de planes Standard significa que, en promedio, se le factura +3.27 más a los clientes con este plan en comparación con los clientes de plan Básico.
El coeficiente de horas activas por mes significa que, por cada hora adicional, se le factura +0.16 a los clientes de todos los planes.
El modelo nos da un R^2 ajustado de 0.5516, que significa que explica el 55% de la variabilidad del ingreso por usuario. No es un valor extremadamente alto, pues hay información adicional que se conoce de la gerencia y que no se explica ni se demuestra en el modelo.
escenario = data.frame(
plan = c("Basic","Standard", "Premium"),
horas_activas_mes = c(60,60,60))
pred1 = predict(modelo_regresion, newdata= escenario, interval = "confidence", level = 0.9)
cbind(escenario , round(pred1,2)) ## plan horas_activas_mes fit lwr upr
## 1 Basic 60 15.32 14.59 16.04
## 2 Standard 60 18.59 18.03 19.14
## 3 Premium 60 17.35 16.60 18.10Manteniendo el tiempo de servicio constante en 60 horas con una incertidumbre del 90%, el plan Basic registró un ingreso mensual de $15.49 a $16.09, el plan Standard de $18.03 a $19.14, y el plan Premium de $16.60 a $18.10.
Esto confirma el efecto positivo de las horas de servicio en el ingreso mensual, aunque es más leve que el producido por las cuentas de cliente.
Al comparar los planes de clientes, se encuentra que incluso con horas de servicio constantes, los clientes del plan Basic tienen un ingreso mensual menor. Sin embargo, los clientes del plan Premium, gracias a los descuentos, registran un ingreso mensual menor al del plan Standard.
En conclusiones generales, los clientes con planes Premium y Standard tienden a gastar más que los clientes en un plan Basic por las mismas horas de servicio.
¿Qué factores influyen más en el ingreso promedio de los usuarios?El factor de mayor impacto en el ingreso mensual por usuario es el tipo de plan contratado. Específicamente, los clientes del plan Basic generan ingresos incluso sin utilizar los servicios, mientras que los clientes del plan Standard generan $3 dólares mensuales adicionales comparado con el plan Basic, bajo las mismas horas de servicio. El plan Premium muestra un comportamiento similar al Standard, confirmando que el tipo de plan es el predictor más influyente del ingreso. El factor de las horas mensuales tiene un peso leve en el ingreso por los usuarios.
¿Se mantiene el efecto del tipo de plan al controlar por horas de uso?Sí, se mantiene de manera consistente. A las mismas horas de servicio por mes, existe un efecto positivo en el ingreso por usuario para los tres planes. Esto indica que el tipo de plan opera de forma independiente de las horas de uso, ejerciendo un efecto constante sobre el ingreso.
¿Qué implicaciones tienen los resultados para la estrategia de precios o promociones de la empresa?Dado que la mayor fuente de ingreso proviene de la suscripción a planes (independientemente del uso), la empresa debe priorizar la adquisición y retención de usuarios suscritos. Se recomienda mantener o incrementar los beneficios diferenciados entre planes, puesto que generan ingresos superiores incluso con consumo similar. Además, aunque las horas de servicio tienen un efecto positivo, su impacto es secundario, por lo que las estrategias de promoción deben enfocarse en incentivar la migración hacia planes Premium y Standard mediante beneficios exclusivos, mejorando así el ingreso promedio por usuario.