Análisis predictivo de satisfacción en telecomunicaciones y sus impactos en fuga, cambios de equipo y conversión de campañas

Abstract

Una de las características del mercado de las telecomunicaciones es ser altamente competitivo y con una clara tendencia a mantenerse así en el futuro. La firma para la que se realiza el trabajo busca conseguir ventajas competitivas a través de un mejor análisis de la satisfacción de sus clientes. El objetivo del presente informe es el de identificar la existencia de relaciones entre la satisfacción de un cliente y distintos ámbitos comerciales, a través de un modelo que prediga la satisfacción del cliente con la firma. Los ámbitos estudiados corresponden a la fuga de clientes, la tasa de conversión a campañas de la firma y el share de cambio de equipo por canales de la firma. Para la consecución de este objetivo se aplican distintas técnicas de minería de datos y machine learning, a través de la metodología CRISP-DM. Se utiliza información principalmente de interacciones entre el cliente y la firma, complementando con información socio-demográfica y de mercado.

A partir de regresiones logísticas, se observa que los clientes que interaccionan por los canales del call center, USSD e IVR tienen mayores probabilidades de insatisfacción, como también ocurre para los clientes que han tenido quejas con la firma o problemas de facturación. Luego se prueban distintos modelos de caja negra, donde los mejores resultados de predicción de satisfacción los obtuvo el algoritmo random forest, obteniendo un lift máximo cercano a 4 y un accuracy de 0,68 en el set de testeo. Dentro de los clientes clasificados como insatisfechos por el modelo, se obtiene una mejora de 17 puntos porcentuales por sobre un clasificador aleatorio

Se estudian las relaciones entre la predicción de satisfacción y los efectos mencionados para 3 meses diferentes. Se confirma la existencia de relaciones entre la satisfacción y fuga de clientes, donde los clientes más insatisfechos tienen en promedio una tasa de fuga hasta 3 veces más alta que la tasa base. Se encuentra también una relación entre la satisfacción y el share de cambio de equipo a través de la firma, donde los clientes más satisfechos tienden a cambiar más sus equipos a través de los canales de la firma, superando en el mejor mes por 6 puntos porcentuales a la tasa de cambio base. No se encuentra relación evidente entre la satisfacción y la tasa de conversión de campañas donde se ofrece una línea adicional, donde parecen ser otros los factores que determinan la conversión de este tipo de campañas

Los resultados muestran que los modelos presentados tienen potencial para obtener mejores resultados, a través de la inclusión de más datos que den cuenta de las diferencias en el servicio ofrecido según la zona geográfica, como cobertura, señal, tiendas disponibles, competencia presente, etc. Como trabajo futuro se propone incorporar esta información a los modelos desarrollados