Análisis predictivo del churn de clientes para una empresa proveedora del servicio de internet para hogares en el Ecuador
Authors
Chuquer Erazo, William Hernán
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Date
2024
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Publisher
PUCE - Quito
Abstract
El presente estudio se enfoca en el desarrollo de un modelo predictivo para identificar el churn de clientes en una empresa proveedora del servicio de internet para hogares en el Ecuador. Utilizando la metodología CRISP-DM, en la fase de preparación de los datos se realizó un análisis exploratorio utilizando Python, lo que permitió identificar patrones preliminares en el comportamiento de los clientes. En las fases posteriores, se utilizaron herramientas como Alteryx, que facilitó la creación de flujos de trabajo para lograr un análisis exhaustivo de los datos de clientes, aplicando técnicas de limpieza, segmentación y parametrización para garantizar la calidad y relevancia de la información. Qlik Sense fue empleada para lograr una visualización clara y efectiva de los resultados. La técnica de WOE + IV fue crucial para la segmentación y parametrización de variables, mejorando la precisión predictiva.Se entrenaron y compararon varios modelos de machine learning, entre ellos, Regresión Logística, Árboles de Decisión y Random Forest, siendo este último el modelo con el mejor desempeño. Random Forest alcanzó una precisión del 99.5% para la predicción de cancelaciones administrativas y del 81% para cancelaciones voluntarias. Estos resultados proporcionan a la empresa herramientas sólidas para la implementación de estrategias de retención de clientes, permitiendo una intervención proactiva en la gestión de riesgos y mejorando la satisfacción del cliente. El estudio también destaca la importancia de actualizar periódicamente los modelos para adaptarse a cambios en los patrones de comportamiento de los clientes.
Description
Keywords
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial), Análisis de regresión, Árboles de decisión, Algoritmos computacionales, Proveedores de servicio de internet, Relaciones con el cliente, Satisfacción del cliente