Modelo de deserción de clientes en una financiera usando algoritmo de k-medias y máquinas de soporte vectoriales

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo aplicar modelos matemáticos que permitan encontrar las principales variables que afectan la deserción de clientes en una Financiera. La presente tesis consiste, en primer lugar, en explicar los modelos de analítica predictiva y realizar un énfasis especial en el algoritmo de k-medias y las máquinas de soporte vectorial. Seguidamente, se explicará en qué forma es que se relaciona la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP con las entidades financieras. En segundo lugar, se procederá a hacer un diagnóstico de la empresa. Se entenderán cuáles son los principales productos que ofrece la entidad y cuáles son los principales procesos que involucra el producto estrella. Así mismo, se procederá a determinar el principal problema que la empresa tiene con la ayuda de herramientas como el diagrama Pareto, diagrama causa – efecto, entre otras. Finalmente se determinará la mejor alternativa a utilizar para resolver el problema encontrado. En tercer lugar, se procederá a aplicar los conceptos explicados en el marco teórico. Se encontrarán las variables que más afectan en la deserción de un cliente utilizando dos modelos diferentes. En el siguiente punto, se procederá a analizar cada uno de los costos, ahorros e ingresos que incurre cada alternativa con el fin de poder construir el flujo de caja. Luego se determinarán los ratios financieros como el TIR, VPN y B/C para cada alternativa y se determinará cuál es la más viable desde el punto de vista económico. Finalmente, la presente tesis podrá brindar información sobre cómo resolver el gran problema de deserción de clientes que actualmente tiene la empresa y de esta manera la empresa tendrá una alternativa que estará a su alcance cuando desee solucionar los problemas en un futuro cercano.