Diseño de un modelo de analítica de datos para la medición efectiva de audiencias y contenidos del canal RCN

Abstract

La industria televisiva enfrenta desafíos en la medición de audiencias debido a la fragmentación de plataformas y la falta de integración de datos en tiempo real, lo que limita la planificación estrategica. Este proyecto diseña y valida un modelo de analítica de datos para superar estas limitaciones, integrando variables digitales, comerciales y de sintonia. El objetivo principal es desarrollar un diseño de analitica de datos integral para el Canal RCN que permita identificar y medir sus audiencias de forma efectiva, integrando variables digitales, comerciales y de sintonía en tiempo real; como objetivos específicos, se busca: 1) caracterizar variables clave, 2) diseñar un modelo de predicción, 3) construir un dashboard de visualización y 4) validar el prototipo. Mediante un estudio descriptivo de tipo cuantitativo de corte transversal, se aplicaron encuestas a 302 espectadores (muestreo aleatorio simple, margen de error 6%) y entrevistas a ejecutivos C-Level de Canal RCN. Los datos se analizaron con el software SPSS (Analisis descriptivos y Analisis de Componentes Principales) y se desarrollo un modelo de Regresión Multinomial (Precisión: 80.5%). Como resultados esperados, el proyecto generará un sistema integrado de medición en tiempo real, que permitira anticipar tendencias de audiencia y mejorar decisiones de programación. Esta solucion no solo fortalece la competitividad de Canal RCN, sino que sienta bases para la transformación digital en la industria audiovisual.

The television industry faces challenges in audience measurement due to platform fragmentation and the lack of real-time data integration, which limits strategic planning. This project designs and validates a data analytics model to overcome these limitations by integrating digital, commercial, and tuning variables. The main objective is to develop a comprehensive data analytics design for Canal RCN that effectively identifies and measures its audiences by integrating digital, commercial, and tuning variables in real time. The specific objectives are: 1) to characterize key variables, 2) to design a predictive model, 3) to build a visualization dashboard, and 4) to validate the prototype. Through a descriptive, cross-sectional, quantitative study, surveys were conducted with 302 viewers (simple random sampling, 6% margin of error), along with interviews with C-level executives from Canal RCN. The data was analyzed using SPSS software (Descriptive Analysis and Principal Component Analysis), and a Multinomial Regression Model was developed (Accuracy: 80.5%). As expected, the project will generate an integrated real-time measurement system, allowing for audience trend anticipation and improved programming decisions. This solution not only strengthens Canal RCN s competitiveness but also lays the foundation for digital transformation in the audiovisual industry.