Diseño de un modelo predictivo de fuga de clientes utilizando algoritmos de Machine Learning

El presente trabajo tiene como fin el desarrollo de un modelo predictivo utilizando algoritmos de Machine Learning para la predicción de los clientes que pueden llegar a convertirse en fuga, de tal manera que pueda ser una herramienta de alerta temprana para tomar acciones en cuanto a evitar que un cliente abandone la marca, incentivándolo nuevamente a realizar alguna compra ya sea esta por promociones o descuentos que se le pueda otorgar en determinados productos.Se empleó la metodología CRISP-DM para organizar de manera estructurada la información relevante y el flujo de actividades durante el desarrollo y evaluación del modelo predictivo. El modelo fue creado utilizando Python y se aprovecharon las bibliotecas de pandas y scikit-learn. Se eligió un algoritmo específico para desarrollar el modelo, el cual es el de árboles de decisión con 4 variables predictorasde tipo numérico, que fueron tomadas entre la recencia, frecuencia, valor monetario y RFM_Score. El modelo seleccionado es de suma utilidad para el negocio ya que ha resuelto un problema que venía manejando la corporación desde hace tiempo, al no poder identificar a sus clientes previamente antes de convertirse en fuga, siendo validado por los indicadores de precisión con 91.63%, una curva ROC_AUC de 95.40% y un recall de 96.3%. Con el modelo obtenido se obtuvo la base final que es exportada a Excel a través de una ruta compartida.

• Main Author: Navas Ayala, José Ricardo (author)
• Format: masterThesis
• Published: 2023
• Subjects: Aprendizaje automático (inteligencia artificial); algoritmos computacionales; minería de datos; python (lenguaje de programación de computadores); análisis de regresión
• Online Access: https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/40787