Modelo de clasificación para la predicción de la rotación de clientes en una operadora de telefonía

Resumen:

La rotación de clientes es uno de los grandes problemas a los que se enfrenta toda empresa y la habilidad para identificar aquellos clientes con una alta probabilidad abandonar la compañía es clave a la hora de optimizar el ROI de las actividades destinadas a retener esos clientes.

En el presente Trabajo Fin de Máster se ha procedido a la generación de modelos de predicción de clasificación de diversos tipos así, a la selección de los mejores modelos en función del AUC, así como a la explicación de la mejora que supondría para la empresa la utilización del modelo con mejor resultado.

Para el modelado se ha utilizado AutoML de h2o que genera gran cantidad de modelos de predicción de diversos tipos (GBM, Stacked Ensembled, árboles de decisión, etc.) de una manera muy sencilla y con apenas unas pocas líneas de código.

Todo el ejercicio se ha realizado en R Software y para el mismo se ha utilizado un conjunto de datos que contiene información acerca de los clientes de una operadora de telefonía.

Como se explica al final del ejercicio, con el 50% de los clientes seleccionados por el modelo, estaríamos abarcando el 80% de los clientes cuyas variables poseen valores que son compatibles con la rotación.

Autor: José Luis Loren
Director TFM: Nacho García
Fecha: 26/07/2021

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