Prevenir la fuga de clientes es una de las prioridades de las entidades financieras y aún más importante para las entidades de microfinanciamiento, debido al costo que representa la vinculación de un cliente; Por esto tener una herramienta que permita calificar la probabilidad de fuga de los clientes vigentes del activo es de mucha ayuda pues así se puede decidir en qué clientes enfocar los esfuerzos de retención. Este trabajo se inicia con un análisis descriptivo de las variables cualitativas a partir de un análisis de correspondencias encontrando, por ejemplo, que a pesar de lo que se pensaba la tasa no está fuertemente relacionada con la fuga de clientes. Paso seguido se ajusta un modelo de regresión Logit (Modelo de respuesta binaria) el que permite calificar la probabilidad de fuga de los clientes a partir de unas variables de entrada que según su relación con la figa permiten ajustar esta probabilidad, para este caso las variables que se identificaron significativas para la deserción fueron: Número de créditos Vigentes, Porcentaje Pago, saldo en mora mayor, días de mora, nota, antigüedad del crédito vigente, plazo del crédito, numero de microseguros, tasa, reestructurado, numero de productos vigentes, Estado del Ahorro, Saldo del ahorro, Número de pólizas vigentes, Edad, Ámbito, Estado civil, Estrato, SOW y Segmento de relación.