Se encontraron 4 coincidencias

por fiorette.vergara
29 Dic 2023, 09:19
Foros: Proyectos en Inteligencia Artificial
Tema: Modelo predictivo de clientes deudores en una empresa de telecomunicaciones
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Modelo predictivo de clientes deudores en una empresa de telecomunicaciones

Tema: Modelo predictivo de clientes deudores en una empresa de telecomunicaciones
Integrantes:
  • Barzola Huamanciza Ronald Eduardo
  • García Pachas José Manuel Antonio
  • Ramos Mallma Jorge
  • Sarmiento Ravelo Ana Maritza
  • Vergara Obregón Fiorette del Rosario
Resumen del Trabajo:

En el sector de las telecomunicaciones, la gestión efectiva de los clientes es crucial para garantizar la estabilidad financiera y la satisfacción del usuario. Uno de los desafíos más significativos que enfrentan las empresas del rubro es la identificación proactiva de clientes que puedan incurrir en morosidad y poder ofrecer un trato diferenciado.
Se buscó obtener y evaluar diferentes modelos a fin de obtener una mejor precisión de clientes propensos a ser deudores. El modelo facilitará la implementación de estrategias proactivas para abordar el problema antes de que se convierta en una situación crítica.
por fiorette.vergara
18 Nov 2023, 14:24
Foros: Inteligencia Artificial
Tema: Modelo de análisis de insatisfacción de clientes en el banco Santander
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Re: Modelo de análisis de insatisfacción de clientes en el banco Santander

Complementando, se adjunta el Dataset usado en el informe "Modelo de análisis de insatisfacción de clientes en el banco Santander"
por fiorette.vergara
17 Nov 2023, 20:53
Foros: Inteligencia Artificial
Tema: Modelo de análisis de insatisfacción de clientes en el banco Santander
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Modelo de análisis de insatisfacción de clientes en el banco Santander

Nombre del Articulo: Modelo de análisis de insatisfacción de clientes en el banco Santander

• Miembros del equipo:
  • García Pachas, José Manuel Antonio
  • Vergara Obregón, Fiorette del Rosario

• Resumen:
Banco Santander, una institución bancaria global con presencia en más de 40 países, busca mejorar la identificación temprana de clientes insatisfechos mediante técnicas avanzadas de ciencia de datos. Con el objetivo de anticiparse a posibles problemas y elevar la experiencia del cliente, se propone un enfoque que implica la recopilación detallada de datos desde el primer contacto, la construcción de un conjunto de entrenamiento etiquetado y la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático, como árboles de decisión. El uso de técnicas específicas, como SMOTE y balanceo por pesos, se plantea para abordar el desbalance en la variable objetivo, mientras que la validación de hiperparámetros con cross-validation se empleará para optimizar la eficiencia del modelo.

El conjunto de datos, compuesto por 76,020 filas y 371 columnas, presenta la variable "OBJETIVO" que indica la satisfacción del cliente (1 para insatisfechos, 0 para satisfechos). La tarea principal consiste en predecir la probabilidad de insatisfacción del cliente en el conjunto de prueba. La implementación de esta solución basada en modelos de clasificación y clustering permitirá a Banco Santander tomar medidas proactivas para mejorar la satisfacción del cliente, reduciendo así el riesgo de pérdida de clientes y fortaleciendo su posición en el mercado financiero internacional.
por fiorette.vergara
06 Oct 2023, 14:09
Foros: Inteligencia Artificial
Tema: Impacto de la IA en acciones de fidelización de clientes y reducción de Churn rate en empresas de Telecomunicaciones
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Impacto de la IA en acciones de fidelización de clientes y reducción de Churn rate en empresas de Telecomunicaciones

Impacto de la IA en acciones de fidelización de clientes y reducción de Churn rate en empresas de Telecomunicaciones de Perú


La preocupación de las empresas en el rubro de telecomunicaciones por reducir el Churn Rate o tasa de pérdida de clientes, los llevan a cambiar la forma de identificar las causas y buscar nuevas opciones para fidelizar a sus clientes activos frente a una competencia cada vez más agresiva principalmente en la provincia de Lima.

La presencia de Inteligencia Artificial (IA) toma protagonismo en 2 acciones fundamentales para prevenir bajas de clientes y recuperar clientes permitiendo a las empresas no solo comprender, sino también predecir el comportamiento del cliente en diferentes etapas de su ciclo de vida

Impulso de acciones con ayuda de la IA
  • Fidelización del Cliente:
Al emplear modelos predictivos generados por la IA, como los proporcionados por IBM Watson y Google Cloud Natural Language API, las empresas pueden determinar las acciones óptimas para fidelizar a cada cliente, considerando su historial y comportamiento previo de acuerdo a las variables asignadas. En otras palabras, la inteligencia artificial estudia los hábitos de los clientes para dirigir esfuerzos a sus canales de preferencia.
  • Recuperación de Clientes Perdidos:
La IA también permite identificar oportunidades para recuperar a clientes que se han alejado. Al analizar el comportamiento previo y las interacciones pasadas mediante algoritmos avanzados de aprendizaje automático, las empresas pueden diseñar estrategias específicas para reenganchar a estos clientes. La capacidad de analizar los sentimientos y comprender el comportamiento de los consumidores en las plataformas de medios sociales ha proporcionado a los profesionales del marketing una ventaja competitiva a la hora de crear campañas de marketing específicas y eficaces. El impacto de la IA y el análisis de sentimientos en el marketing digital es innegable.

En conclusión, con un análisis preciso y profundo habilitado por la IA, el futuro de la relación cliente-empresa se perfila como una experiencia personalizada y enriquecedora. El análisis profundo de los datos cualitativos y cuantitativos, facilitado por la IA, brinda una visión integral del cliente, permitiendo anticipar sus necesidades y abordar preocupaciones antes de que se conviertan en motivo de abandono. Además, el análisis de sentimientos en las redes sociales proporciona información valiosa sobre la percepción de los clientes, permitiendo a las empresas ajustar sus estrategias y ofrecer un servicio al cliente superior.


Artículos de referencia:

Inteligencia artificial para fidelizar a tus clientes - GAMCO, SL
https://gamco.es/inteligencia-artificia ... -clientes/

Inteligencia Artificial y Fidelización de Clientes: Predicción Proactiva de Churn y Estrategias de Retención - Tadeo.ai
https://tadeo.ai/inteligencia-artificia ... retencion/

"La inteligencia artificial y el análisis de sentimiento en las redes sociales para el marketing digital" (mdalatam.university)
https://mdalatam.university/la-intelige ... g-digital/

Osiptel | Los distritos de Lima Metropolitana con mayor nivel de competencia en el mercado de internet fijo: ¿Cuáles son? | PERU | GESTIÓN (gestion.pe)
https://gestion.pe/peru/osiptel-los-dis ... n-noticia/