Modelo predictivo sobre la permanencia de las nuevas líneas móviles postpago del segmento de personas en Entel

Abstract

El sector de las telecomunicaciones en Chile destaca por la alta competencia que existe entre las 4 principales empresas Entel, Movistar, Claro y WOM. Esto fue intensificado a partir de la Ley de Portabilidad, que facilita la migración de clientes de una compañía a otra. A partir de esto, nace la necesidad de reducir la tasa de fuga de los clientes, apuntando principalmente a una mejor retención, lo cual es especialmente relevante ya que retener un cliente es más rentable que captar un nuevo cliente. Considerando que, actualmente la empresa cuenta con un modelo que entrega información de la fuga a nivel general, esto es, el porcentaje de fuga de clientes del mes siguiente, nace la oportunidad de realizar predicciones personalizadas sobre el tiempo de permanencia total de un cliente en la empresa. Este último enfoque permitiría generar campañas de retención más eficientes, mediante estrategias preventivas y personalizadas. A partir de lo anterior, se implementó un modelo con el objetivo de predecir la permanencia de las líneas móviles pospago del segmento de personas al momento de la habilitación. Para el desarrollo del proyecto se aplicó una metodología CRISP-DM ligeramente modificada. Esta consta de 5 etapas: entendimiento del negocio, entendimiento de los datos, procesamiento de datos, modelamiento y traspaso del modelo. Cabe destacar que esta metodología ha mostrado buenos resultados en proyectos anteriores dentro de la empresa Entel. El proyecto se llevó a cabo mediante el modelamiento de datos a través de un Análisis de Supervivencia, el que entrega información respecto a la permanencia de las nuevas líneas móviles. Más precisamente, la esperanza de ‘vida’ de cada línea móvil, la probabilidad de fuga en meses críticos y los coeficientes asociados a las variables predictivas. Además, se corroboró que al separar las muestras en deciles dados por las esperanzas de vida de cada cliente, el orden inducido se mantiene a través del tiempo. En resumen, se puede afirmar que se cumplió con los objetivos específicos y general del proyecto. Por último, resulta relevante mencionar que, durante el desarrollo del proyecto, se constataron nuevos casos de uso como, por ejemplo, la identificación de variables asociadas a mejores ventas, esto es, ventas de líneas con mayor supervivencia a través del tiempo.