Desarrollo de un modelo predictivo para determinar la fidelidad de los clientes de una empresa de retail farmacéutico
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Date
2023-08-07
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Publisher
PUCE - Quito
Abstract
Los modelos de predicción son importantes porque permiten a las empresas y organizaciones tomar decisiones informadas basadas en datos y mejorar su eficiencia y efectividad, por ello el presente trabajo se centra en desarrollar un modelo predictivo que permita determinar la alta probabilidad de abandono de los clientes en una empresa de retail farmacéutico, brindando apoyo al área de mercadeo. Se aplicó la metodología CRISP-DM y se utilizó Python como herramienta de ciencia de datos. Como algoritmo para la predicción, se evaluaron tres modelos de clasificación: Red neuronal, Árboles de decisión y Regresión logística, con el fin de determinar el modelo más adecuado el cual resultó la Red Neuronal con un Accuracy de 0.99.
Description
Keywords
REDES NEURONALES (COMPUTADORES), PYTHON (LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORES), FIDELIZACIÓN DEL CLIENTE, ALGORITMOS COMPUTACIONALES, MINERÍA DE DATOS, ANÁLISIS DE REGRESIÓN