Generación de modelo para incrementar la migración de clientes de prepago a pospago en una Compañía de Telecomunicaciones

Abstract

El trabajo de memoria se desarrolla en una empresa de telecomunicaciones, particularmente en el sector de telefonía móvil, el cual se caracteriza por una tendencia en el aumento de los clientes pospago, usuarios que poseen un contrato con la compañía a cambio de un plan que les permite navegar por internet y/o realizar llamadas telefónicas. Dado el contexto de la industria, la compañía realiza una campaña mensual en la cual ofrece vía call center a un grupo de clientes prepago la opción de contratar un plan, siendo estos elegidos en base a reglas del negocio. El objetivo del trabajo de memoria consiste en mejorar la tasa de conversión actual de la campaña mediante una metodología que defina a que clientes gestionar en esta, lo anterior, a través de la implementación de dos modelos analíticos. Para llevar a cabo el trabajo se utilizó la metodología CRISP-DM, bajo la cual se probaron tres algoritmos de clasificación diferentes correspondientes a Random Forest, Gradient Boosting Machine (GBM), y Extra Gradient Boosting Machine (XGBoost). La metodología analítica desarrollada fue utilizada para perfilar los clientes a gestionar en la campaña del mes de diciembre 2019, obteniendo buenos resultados a partir de este. En base al trabajo de memoria desarrollado se duplica la utilidad promedio de un cliente migrado hacia pospago, pasando de una utilidad de $1.753 a $3.670. Por otro lado, mediante la incorporación del trabajo realizado se aumenta la tasa de efectividad de la campaña, puesto que se deja fuera a clientes que normalmente se gestionaban y posee una baja tasa de conversión (3,9%), reemplazándolos por un nuevo segmento de clientes no considerados previamente, los cuales poseen una mayor tasa de efectividad (11,4%). En conclusión, la incorporación de los modelos analíticos para definir la base de clientes a gestionar en la campaña genera valor para la compañía, puesto que, mediante la incorporación de estos, es posible obtener una mayor tasa de efectividad en relación a la gestión actual, mejorando la cantidad de clientes migrados, así como también la utilidad de la campaña.