Clasificación de clientes y predicción de deserciones usando algoritmos K-means y regresión logística

El análisis de la deserción de clientes se ha vuelto un desafío común en muchas organizaciones, dado que comprender a fondo las razones detrás de la pérdida de clientes resulta crucial para el éxito y la continuidad de cualquier empresa. En este contexto, este trabajo propone el uso de dos enfoques complementarios: el algoritmo no supervisado K-Means y el algoritmo supervisado Regresión Logística. Por un lado, el algoritmo K-Means permite explorar datos no etiquetados en busca de patrones y segmentos ocultos que puedan revelar información valiosa sobre la deserción de clientes. Por otro lado, la Regresión Logística se emplea para construir modelos que predigan la probabilidad de que un cliente abandone su servicio, basándose en variables relevantes del negocio. La combinación de estos enfoques de análisis brinda una comprensión más profunda y precisa del comportamiento de los clientes, lo cual resulta fundamental para que las empresas puedan adaptar estrategias efectivas de retención y fidelización permitiéndoles tomar decisiones informadas y proactivas, implementando acciones que reduzcan la pérdida de clientes y aumenten la satisfacción y lealtad.

• Main Author: Torres Flores, Raúl Alejandro (author)
• Format: masterThesis
• Published: 2023
• Subjects: Aprendizaje automático (inteligencia artificial); algoritmos computacionales; minería de datos; análisis de regresión
• Online Access: https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/32481