Predicción de deserción de clientes en planes de previsión exequial utilizando técnicas de aprendizaje automático
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Date
2024
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
El presente proyecto evaluó varias técnicas de clasificación para identificar los clientes propensos a presentar deserción en contratos de previsión exequial en una compañía funeraria para después de comparar varias técnicas, seleccionar la técnica de aprendizaje automático “XGBoost”. La retención de clientes es esencial para la competitividad, cobertura y rentabilidad de esta empresa, y mediante la aplicación de este modelo, se logra un “recall” equivalente al 89%, permitiendo la identificación de 578 contratos propensos a desertar. Esto proporciona a la funeraria una buena alternativa para implementar estrategias más precisas y dirigidas a retener sus clientes, contribuyendo así a sus objetivos de crecimiento y éxito a largo plazo.