Comparación de estrategias para la identificación de clientes con alta probabilidad de abandono.

Abstract

En la sociedad actual, estamos cada vez más digitalizados. Hoy en día, las compañías están acostumbradas a registrar electrónicamente los datos de sus clientes. De esta manera, se generan grandes bases de datos que convenientemente analizadas pueden aportar información importante para tomar mejores decisiones. Debido a que los clientes pueden llegar cada vez más fácilmente a las empresas del mercado, cómo retener a los clientes se ha convertido en un gran problema para las empresas. Con este proyecto se quiere crear y comparar una serie de estrategias para identificar clientes con alto riesgo de abandono con el fin de optimizar el mantenimiento de los clientes. Al mismo tiempo, el contenido del proyecto se centrará en cómo crear un mercado virtual. Un mercado virtual que sea lo más cercano posible a la realidad mediante una serie de encuestas de mercado. También se estudiará cómo analizar diversos datos del mercado virtual creado. Por otro lado, se explicará cómo se ha diseñado el programa para la generación de los datos mediante el lenguaje de programación Python y se mostrarán los resultados obtenidos con el programa de análisis de datos. En resumen, el proyecto consistirá en profundizar en los conocimientos relacionados con la estadística y la economía creando una gran base de datos y utilizando los conocimientos informáticos adquiridos durante el grado para crear los programas necesarios para la realización del proyecto.