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Título: Implementación de un modelo predictivo para incrementar la captación de seguros en una entidad financiera
Asesor(es): Cordero Sánchez, Hugo Rafael
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 2018
Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Resumen: La entidad financiera tiene como meta incrementar las ventas del producto Seguro Protección Múltiple y además reducir el ratio de cancelación de 15% de este producto antes de los 3 meses, para poder tener margen de ganancias rentables. Después de haber hechos mejoras en los canales de ventas y oferta de valor, al no conseguir los objetivos propuestos. Se propuso como solución elaborar e implementar un modelo predictivo, el cual en base al análisis histórica de las altas de este producto nos permitirá identificar que clientes son más propensos a la venta de este producto como a mantener su permanencia de 3 meses como mínimo. Para su elaboración se utilizó la técnica de regresión logística debido a: su gran poder predictivo en problemas donde la variable a predecir es dicotómica (toma dos valores), es explicativa permitiéndonos interpretar el significado de las variables predictores y su relación con la variable a predecir y fácil de implementar. Utilizando la técnica se identificó 9 variables principales del modelo, logrando un rendimiento de 87.7%, lo cual hace aun modelo aceptable. Con estos resultados se desplegó el modelo en las campañas comerciales del 2016 orientando la venta a los clientes más propensos, logrando que alcanzáramos los objetivos: incremento de ventas a 710 pólizas mensuales, efectividad en campaña mayor a 2.7% y reducir el ratio de fuga de 15% a 8%
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas
Grado o título: Ingeniero de Sistemas
Jurado: Luza Montero, César; Pantoja Collantes, Jorge Santiago
Fecha de registro: 12-mar-2020



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