Predicción del abandono de tarjetahabiente aplicado en una institución financiera ecuatoriana

En el presente trabajo de titulación, se aplica métodos estadísticos para construir un modelo de predicción de la propensión de no uso (churn) de tarjeta de crédito. Haciendo uso de la información financiera de un banco ecuatoriano, se explotan las siguientes dimensiones de información disponible: información de la tarjeta de crédito, información de la central de riesgo, información sociodemográfica de los clientes y el registro de su actividad transaccional. Para la selección de las principales características se considerada no sólo la correlación que presentan para explicar el evento sino también el sentido económico. Los algoritmos utilizados en el presente estudio incluyen la regresión logística y el árbol de decisiones dado que han demostrado ser herramientas de clasificación maduras y estables, en comparación con el resto de los métodos. Los resultados indican que el bosque aleatorio presenta un mejor ajuste entregando al negocio la capacidad de elaborar estrategias personalizadas para retener a los clientes.

• Autor Principal: Castro Loaiza, Yeltsin Alexander (author)
• Outros autores: García Angulo, Andrea Cristina, Director (author)
• Formato: bachelorThesis
• Publicado: 2022
• Subjects: Fuga de clientes; Retención; Banco; Machine Learning
• Acceso en liña: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/56497