"Predicción del churn en el ámbito de las telecomunicaciones"

Abstract

En las organizaciones prestadoras de servicio los ingresos están dado por la cantidad de clientes que consumen sus servicios, la subsistencia consiste en el mantenimiento de dicha base de clientes, pero en mercados competitivos y saturados como el caso del mercado de las telecomunicaciones la adquisición de clientes sólo se logra por la captación de la competencia. De la misma forma la pérdida de clientes afecta a sus ingresos. En este caso poder prever la perdida de estos clientes permite tomar acciones de retención y reducir la pérdida de ingresos. A partir del análisis de la información, que se puede recuperar de los distintos sistemas que poseen las compañías, es posible recuperar patrones, que permite realizar predicción del comportamiento de los clientes. Existen distintos estudios que utilizan una variedad de técnicas de predicción y diferentes técnicas de evaluación sin haber una que sea común o sobresalga sobre todos. Las fuentes de datos y los contextos tampoco son similares, por lo que para un contexto específico lo necesario será encontrar la mejor combinación que consiga los mejores resultados. El propósito del trabajo es encontrar para la fuente de datos disponible el modelo que pueda predecir el abandono y como objetivo secundario determinar la validez del modelo.

In service-providing organizations, income is given by the number of clients that consume their services, subsistence consists of maintaining the client base, but in competitive and saturated markets, such as the telecommunications market, the acquisition of clients it is only achieved by attracting from the competition. In the same way, the loss of customers affects income. In this case, being able to predict the loss of these clients allows taking retention actions and reduce the income loss. From the analysis of the information, that can be recovered from the different information systems the companies have, it is possible recognize patterns that allow predicting customer behavior. There are different studies that use a variety of prediction techniques and different evaluation techniques with no one common or outstanding technique. Data sources and contexts are not similar either, so for a specific context it is necessary to find the best combination that achieves the best results. The purpose of the work is to find, for the available data source, the model that can predict abandonment and as a secondary objective to determine the validity of the model.