Modelo de identificación de problemas y consultas de facturación para gestión previa en una empresa de Telecomunicaciones

Abstract

Las telecomunicaciones han tomado una gran importancia durante los últimos años y deben ir a la vanguardia de la tecnología y el comportamiento de la sociedad. La competencia en este rubro, específicamente en los servicios móviles, ha ido en aumento con la presencia de nuevos actores y legislaciones que permiten a un cliente cambiarse de proveedor fácilmente. Es por ello, que las empresas de telecomunicaciones buscan mantener a sus clientes, velando siempre por la satisfacción de estos y cumplir sus necesidades de la mejor manera posible. En el caso de esta memoria, se trabaja con la insatisfacción de los clientes con respecto a su proceso de facturación y los reclamos o consultas asociados a este tema, lo que se evidencia en los llamados a call center que realizan por este motivo. Esto principalmente porque es un tipo de llamado evitable, que puede ser gestionado de manera previa y que genera costos para la compañía en el uso del tiempo del ejecutivo, en la satisfacción propia del cliente y del canal de atención. Por lo anterior, se busca identificar cuales clientes son más propensos a llamar por este motivo, para gestionarlos de manera anticipada, explicando la boleta o resolviendo sus dudas antes de que se contacte, buscando disminuir costos e insatisfacción del cliente. Para ello, se utilizó como base la metodología KKD y se desarrollaron distintos modelos de identificación de llamados, para seleccionar el mejor de ellos. Las variables utilizadas incluyen montos de facturación por categoría, tanto recientes como históricos, identificación de las llamadas recibidas por call center e información propia del cliente, como edad, cantidad de líneas que posee, entre otras. El modelo escogido en base a las métricas utilizadas es el modelo GBM, cuyas métricas fueron 0,338 para el F1-score, MCC de 0,3096 y AUC de 0,838, cifras superiores pero cercanas al modelo de regresión logística. En el caso de la métrica Lift, para el 5% de clientes más propensos a llamar, se obtuvo un Lift acumulado de 6,43, lo que equivale a capturar el 22,3% de los clientes llamadores por temas de facturación, al gestionar el 5% de la base de clientes. Se describen algunas de las variables más importantes para ese modelo, caracterizando al 1% de clientes más propenso a llamar según los resultados obtenidos (percentil 1). Se encuentra que dicho grupo son clientes en su mayoría con diferencias en monto en su facturación actual versus las anteriores, que han llamado previamente y/o poseen servicios o contrataciones específicas de productos de valor adicional (VAS) o líneas adicionales. En base a los hallazgos, se recomiendan propuestas de acción, para el 1% de clientes más propenso, llamadas previas de gestión y para percentiles desde el 2% al 10%, comunicación vía boleta y canales digitales. No se recomienda gestionar más del 10 % de los clientes en primera instancia, dada la gran cantidad de clientes que implica y la visible disminución de la tasa de llamadores encontrada posterior a ese percentil, capturando solo 2,63% adicional de clientes llamadores al avanzar en 1% más en la base a gestionar. Finalmente, se propone como trabajo futuro mejorar los modelos desarrollados, segmentando por tener o no tener diferencias con su facturación de meses pasados, ya que es la variable más importante dentro del modelo y desarrollar sistemas de alerta temprana previas a la consolidación de la información de facturación.