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Modelo de Predicción de Fuga para una Administradora de Fondos de Pensiones

Professor Guidedc.contributor.advisorJadue Majluf, Nicoláses_CL
Professor Guidedc.contributor.advisorCárdenas Hermosilla, Hernán es_CL
Professor Guidedc.contributor.advisorWeber Haas, Richardes_CL
Authordc.contributor.authorRodríguez Loyola, Ignacio Esteban es_CL
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_CL
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Industriales_CL
Admission datedc.date.accessioned2012-09-12T18:18:27Z
Available datedc.date.available2012-09-12T18:18:27Z
Publication datedc.date.issued2011es_CL
Identifierdc.identifier.urihttp://repositorio.uchile.cl/tesis/uchile/2011/cf-rodriguez_il/html/index-frames.htmles_CL
Identifierdc.identifier.urihttp://repositorio.uchile.cl/handle/2250/104289
Abstractdc.description.abstractLa fuga de clientes es hoy en día preocupación de la mayoría de las instituciones y así como el traspaso e incorporación de nuevos clientes, es igualmente importante la fidelización y retención de clientes.nLa fuga se puede definir como la acción en que un cliente de una compañía, decide voluntariamente dejar de pertenecer a esta a través del fin del contrato, a Diciembre del 2009 la tasa de fuga fue de un 9,64% en base 815.000 clientes cotizantes en AFP CAPITAL S.A..nLa memoria de titulo propone una metodología de predicción de fuga, a través de la identificación prematura de clientes que poseen más probabilidad de fuga y el reconocimiento de un patrón común que permita proponer acciones comerciales.nLa solución al problema corresponde a un modelo de clasificación de clientes (fuga y no fuga) el cual utilizó casos históricos de clientes fugados y cotizantes vigentes en un periodo definido. Para generar el pronóstico de fuga se aplicó la técnica de Árbol de Decisión y los resultados se compararon con distintas muestras seleccionadas para entrenamiento y testeo. El máximo porcentaje de casos correctamente seleccionado fue de un 78,4%, siendo este árbol considerado para la identificación del patrón de fuga.nEl proceso para clasificar a los clientes consideró la extracción de datos con información transaccional y tenencia de productos de los clientes, residentes en el Data Warehouse de la compañía junto con la creación de un puntaje con la probabilidad de fuga en el maestro de afiliados. nEl modelo es un apoyo a los planes de retención de AFP CAPITAL S.A, pues focalizará los esfuerzos de fidelización concentrándose en los segmentos de mayor probabilidad de fuga. Dentro de los principales resultados se reconoce una gran correlación de los vendedores en los traspasos de clientes hacia otras AFPs, así como una menor rotación en aquellos clientes con productos voluntarios. Parte del plan se sustenta en la creación de un canal de retención de clientes, la implementación de una herramienta de control de fuga y la creación incentivos comerciales que logren mayor suscripción de productos voluntarios además de un protocolo de atención en sucursales para clientes con puntajes elevados de fuga.es_CL
Lenguagedc.language.isoeses_CL
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_CL
Publisherdc.publisherCyberDocses_CL
Type of licensedc.rightsRodríguez Loyola, Ignacio Estebanes_CL
Keywordsdc.subjectIngenieríaes_CL
Keywordsdc.subjectRelaciones con los clientes, Estudio de casoses_CL
Keywordsdc.subjectFidelidad de clienteses_CL
Keywordsdc.subjectAdministradoras de fondos de pensioneses_CL
Títulodc.titleModelo de Predicción de Fuga para una Administradora de Fondos de Pensioneses_CL
Document typedc.typeTesises_CL


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