Caracterización del abandono de clientes mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático para empresas de firma electrónica en Ecuador

En la actualidad el uso de firma electrónica para los distinto trámites está ganando mucha notoriedad razón por la cual hay cada vez más empresas que se dedican a este fin, lo cual incrementa la competencia entre estas y obliga a adoptar estrategias de fidelización o retención de clientes. Es import...

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Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας: Martínez Chávez, Anel Ivette (author)
Άλλοι συγγραφείς: Segarra Zambrano, Marlon Alexander (author), Cabrera, Romeo, Director (author)
Μορφή: bachelorThesis
Έκδοση: 2025
Θέματα:
Διαθέσιμο Online:http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/65806
Ετικέτες: Προσθήκη ετικέτας
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description En la actualidad el uso de firma electrónica para los distinto trámites está ganando mucha notoriedad razón por la cual hay cada vez más empresas que se dedican a este fin, lo cual incrementa la competencia entre estas y obliga a adoptar estrategias de fidelización o retención de clientes. Es importante tener en cuenta las puntuaciones tanto de atención y recomendación de estos, así como el departamento que atiende a las personas y la cantidad de soportes que tienen, mediante el análisis de estos factores se pueden implementar promociones atractivas para los clientes. Mientras más enfocado sea el público objetivo de estas promociones, más clientes terminarán prefiriendo nuestro producto en lugar de cambiarse a la competencia. A diferencia del proceso tradicional que incluye contactar a todos los clientes sin ofrecer descuentos ni promociones a clientes en peligro de abandonar, este trabajo incluye el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático que nos ayude a predecir el abandono de clientes, además de obtener un segmento especifico de aquellos clientes con mayor riesgo de abandono y un dashboard interactivo donde se puede consultar la operatividad en cuanto a la atención al cliente. Como resultado se pudo obtener un sistema de detección temprana de clientes con mayor probabilidad de abandono, obteniendo el top 10% el cual nos proporciona un beneficio económico del 63% en relación con una muestra aleatoria de clientes
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