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Title: Modelo de análisis predictivo para abandono de clientes en una empresa administradora de fondos colectivos
Advisor(s): Barrientos Padilla, Alfredo
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 23-Jan-2023
Institution: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Abstract: En la actualidad, el rubro de los fondos colectivos está tomando cada vez más posicionamiento en Sudamérica como una alternativa al crédito vehicular de los bancos, una modalidad en la cual las personas a través de aportes mensuales y de modalidades de sorteo y remates mensuales, pueden lograr el sueño del auto o la casa propia. Sin embargo, este sector se está viendo afectado por el gran porcentaje de clientes que dejan de pagar sus cuotas durante 3 meses y la organización los considera como clientes que han abandonado al fondo colectivo. Esta situación va aumentando cada vez más y las entidades en este sector no se han arriesgado a optar por soluciones soportadas en tecnologías y técnicas de machine learning por lo que actualmente toman decisiones basadas en los datos que proporciona una entidad externa llamada Equifax, la cual brinda información acerca del segmento de cada cliente, sin embargo este proceso no está trayendo buenos resultados ya que cada vez más aumenta el porcentaje de clientes que ingresan a la empresa y luego abandonan, perjudicando así a los grupos en los que se encuentran y a los ingresos mensuales de la organización. Es por ello, que el presente proyecto busca desarrollar un modelo de análisis predictivo basado en machine learning, que permita identificar el comportamiento de los clientes desertores y así poder predecir el porcentaje de probabilidad que tiene cada cliente de abandonar a la organización, con el fin de que los autores involucrados en el proceso de negocio de retención de clientes puedan tomar decisiones y orientas sus campañas comerciales basándose en datos.

Currently, the category of collective funds is gaining more and more position in South America as an alternative to vehicle credit from banks, a modality in which people, through monthly contributions and raffle and monthly auctions modalities, can achieve the dream of owning a car or home. However, this sector is being affected by the large percentage of clients who stop paying their installments for 3 months and the organization considers them as clients who have abandoned the collective fund. This situation is going to increase more and more and the entities in this sector have not risked opting for solutions supported by machine learning technologies and techniques, which is why they currently make decisions based on the data provided by an external entity called Equifax, which provides information about the segment of each client, however this process is not bringing good results since the percentage of clients that enter the company and then leave is increasing more and more, thus harming the groups in which they belong and the organization monthly income. For this reason, this project seeks to develop a predictive analysis model based on machine learning, which allows identifying the behavior of deserting customers and thus being able to predict the percentage probability that each customer has to abandon the organization, in order to that the authors involved in the customer retention business process can make decisions and guide their commercial campaigns expanded on data.
Discipline: Ingeniería de Sistemas de Información
Grade or title grantor: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingeniería
Grade or title: Ingeniero de sistemas de información
Juror: Barrientos Padilla, Alfredo; Subauste Oliden, Daniel
Register date: 14-Jun-2023; 14-Jun-2023



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