Modelo para la predicción de cancelación de tarjetas de crédito y retención de clientes de alto valor
| dc.contributor.advisor | Bolivar Atuesta, Stevenson | |
| dc.contributor.advisor | Rendon Gamboa, Jairo Andres | |
| dc.contributor.advisor | Bolivar Atuesta, Stevenson | |
| dc.contributor.advisor | Rendon Gamboa, Jairo Andres | |
| dc.contributor.author | Hernandez Motta, Juan Sebastian | |
| dc.contributor.evaluator | Bolivar Atuesta, Stevenson | |
| dc.contributor.evaluator | Rendon Gamboa, Jairo Andres | |
| dc.date.accessioned | 2022-01-14T15:40:01Z | |
| dc.date.available | 2065-12-31 | |
| dc.description.abstract | El presente proyecto, realizado en el marco de trabajo del programa de la Maestría en analítica para la inteligencia de negocios, propone una base analítica para el diseño de la estrategia del Grupo Davivienda para aumentar la retención de clientes que consumen el producto tarjetas de crédito, enfocada a aquellos clientes considerados de alto valor, garantizando la asignación adecuada de recursos del banco.Este proyecto contempla la segmentación y perfilamiento de de clientes del banco, haciendo uso de k-means clustering y rfm segmentation. De igual forma incluye el uso de un modelo de predicción de cancelación de tarjetas de crédito basado en random Forest classification, entrenado sobre una base de datos proporcionada por el banco compuesta por datos demográficos, financieros y de consumo de clientes entre noviembre 2018 y diciembre 2020.La evaluación del modelo desarrollado identifica cinco perfiles de clientes, y propone un modelo de predicción de cancelaciones con AUC en validación de 0,75. Adicionalmente se identifican las variables mas relevantes, se sugieren los posibles motivos de cancelación y la estrategia de retención con mayor posibilidad de éxito. | spa |
| dc.description.abstractenglish | This project, carried out within the framework of the Master's program in analytics for business intelligence, proposes an analytical basis for the design of the Davivienda Group's strategy to increase the retention of customers who consume the product credit cards, Focused on high value clients, guaranteeing the adequate allocation of bank resources.This project contemplates the segmentation and profiling of the bank's clients, making use of k-means clustering and rfm segmentation. It also includes the use of a credit card cancellation prediction model based on random Forest Classification, trained on a database provided by the bank composed of demographic, financial and customer consumption data between November 2018 and December 2020. .The evaluation of the developed model identifies five customer profiles, and proposes a cancellation prediction model with AUC in validation of 0.75. In addition, the most relevant variables are identified, the possible reasons for cancellation and the retention strategy with the greatest possibility of success are suggested. | spa |
| dc.description.degreelevel | Maestría | spa |
| dc.description.degreename | Magíster en Analítica para la Inteligencia de Negocios | spa |
| dc.embargo.terms | 2065-12-31 | |
| dc.format | spa | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.58393 | |
| dc.identifier.instname | instname:Pontificia Universidad Javeriana | spa |
| dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana | spa |
| dc.identifier.repourl | repourl:https://repository.javeriana.edu.co | spa |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10554/58393 | |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | spa |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería | spa |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas | spa |
| dc.publisher.program | Maestría en Analítica para la Inteligencia de Negocios | spa |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.licence | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional | * |
| dc.rights.local | De acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia. | spa |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Clasificación | |
| dc.subject | Bosque aleatorio | |
| dc.subject | Churn | |
| dc.subject | Tarjetas de crédito | |
| dc.subject | Segmentación | |
| dc.subject.armarc | Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas | spa |
| dc.subject.armarc | Predicciones tecnológicas | spa |
| dc.subject.armarc | Tarjetas de crédito | spa |
| dc.subject.armarc | Mejoramiento de procesos | spa |
| dc.subject.armarc | Modelos logísticos | spa |
| dc.subject.keyword | Classification | |
| dc.subject.keyword | Random forest | |
| dc.subject.keyword | Cancellation | |
| dc.subject.keyword | Credit card | |
| dc.subject.keyword | Segmentation | |
| dc.title | Modelo para la predicción de cancelación de tarjetas de crédito y retención de clientes de alto valor | spa |
| dc.title.english | Credit card cancellation prediction and customer retention model | spa |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría | spa |