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Modelos de puntuación para la prevención de los abandonos

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Fechas: 20-22 junio 2012
Sede: centro Nunatac
Inscripciones: rellena la ficha descargable y envíala por fax al número +39 02 89 01 20 74

Objetivos
El curso recorre un entero proceso analítico que finaliza con la construcción de un modelo de prevención del churn y con la formulación de las sucesivas hipótesis de uso de los resultados de soporte para las estrategias comerciales de una hipotética empresa.
Los modelos de prevención del churn se usan para estimar la probabilidad de abandono (ej.: falta de renovación de una suscripción, cierre de una cuenta corriente, extinción anticipada de un financiamiento), o bien prever la disminución del uso de un producto o servicio (ej.: reducción drástica del tráfico telefónico de una SIM o del uso de una tarjeta de crédito).
Como todos los modelos de puntuación, también los modelos de prevención del churn estiman la probabilidad de que el sujeto/cliente efectúe o no una determinada acción (renovación/no renovación), asuma o no un determinado estado (activo/cesado). Esta probabilidad viene estimada en función de un conjunto de características y de comportamientos del cliente que preceden el posible “abandono”.
 

Destinatarios
Analistas estadísticos, expertos de data mining, usuarios del negocio.

Requisitos
Se requiere una experiencia de base en el uso del lenguaje SAS y en general en las técnicas estadísticas de análisis multivariada. Se solicita además el conocimiento de la herramienta Enterprise Miner.

Contenidos
• El contexto empresarial
• Objetivos e impostación del problema
• La población objeto del análisis
• Los datos a disposición para la definición de la variable target y para las variables explicativas
• Extracción de la muestra
• Análisis preliminares sobre variables de input: gestión de los datos que falten, trasformaciones de variables
• Individuación de los outlier
• Construcción del modelo
• Evaluación de la capacidad discriminante del modelo
• Puntuación de la entera población
• Hipótesis de puesta en producción y test sobre el resto de la población
• Extracción de las listas

Las técnicas estadísticas usadas son: regresión logística, árboles decisionales.

Duración
El curso tiene una duración de 3 días.
 

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