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DESIGN OF A PREDICTIVE CUSTOMER LEAKAGE MODEL USING DECISION TREES

dc.creatorContreras Morales, Evelyn Francisca
dc.creatorFerreira Correa, Francisca Mercedes
dc.creatorValle, Mauricio
dc.date2017-04-30
dc.date.accessioned2019-04-17T22:08:29Z
dc.date.available2019-04-17T22:08:29Z
dc.identifierhttp://revistas.ubiobio.cl/index.php/RI/article/view/3055
dc.identifier.urihttp://revistaschilenas.uchile.cl/handle/2250/50001
dc.descriptionEste estudio tiene como objetivo diseñar un modelo basado en árboles de decisión, que permita predecir potenciales abandonos voluntarios de clientes de una empresa de telecomunicaciones para servicios post pago (servicio contratado de monto fijo que se paga mensualmente) de televisión digital. Los resultados del modelo permiten actuar proactivamente en la retención de clientes y mejorar los servicios prestados. Se utilizaron 23 variables predictoras que inciden en la fuga de clientes. Se utilizó una variable clase o variable dependiente, que es un identificador que determina si el cliente sigue vigente y activo en la empresa, o ha dejado de consumir servicios. Los resultados con el conjunto de datos de prueba, logran una precisión del 96,5%, indicando que los árboles de decisión resultan ser una atractiva alternativa para elaborar modelos de predicción de fuga de clientes en este tipo de datos, debido a la simplicidad de interpretación de los resultados.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad del Bio-Bioes-ES
dc.relationhttp://revistas.ubiobio.cl/index.php/RI/article/view/3055/3075
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dc.rightsDerechos de autor 2017 Revista Ingeniería Industriales-ES
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0es-ES
dc.sourceRevista Ingeniería Industrial; Vol. 16 Núm. 1 (2017)es-ES
dc.source0718-8307
dc.source0717-9103
dc.titleDISEÑO DE UN MODELO PREDICTIVO DE FUGA DE CLIENTES UTILIZANDO ÁRBOLES DE DECISIÓNes-ES
dc.titleDESIGN OF A PREDICTIVE CUSTOMER LEAKAGE MODEL USING DECISION TREESen-US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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