Machine learning para la segmentación y optimización de los costos de adquisición de clientes
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Date
2021Publicador
Fundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.
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Abstract
Este trabajo desarrolla un avance importante en la clasificación, predicción y segmentación de los afiliados a Casur, como parte de sus objetivos estratégicos facilitando la planeación de la entidad. Para ello, se adoptaron modelos básicos, de reglas, y posteriormente modelos machine learning de clasificación y clustering. De los cuales los primeros se utilizaron como base de comparación y los últimos dos se utilizaron como insumo en el resto del análisis. No obstante, debido a que los modelos tienen asociados error, se utilizó el modelo de distribución de probabilidad binomial para hallar el número de acercamientos comerciales necesarios para tener, como mínimo, una venta con una probabilidad del 99%; y optimizar, por esta vía, el modelo de adquisición de clientes, con lo que también se pudo comparar el mejor modelo, de acuerdo con la actualidad de la entidad.