El modelo de up-lifting aplicado a un score de riesgo

Loading...
Thumbnail Image

Date

2016

Link to resource

DOI

ORCID

Google Scholar

Cvlac

gruplac

description domain:

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Universidad Santo Tomás

Share

PDF documents
Loading...
Thumbnail Image

Resumen

La minería de datos se ha utilizado ampliamente para optimizar el manejo de los clientes, con el fín de maximizar el retorno de la inversión. En particular, este trabajo trata del uso de los modelos de scoring en las campañas de comercialización de un producto. Los modelos se desarrollan normalmente para identificar las características de los clientes que tienen más probabilidades de incurrir en un evento (caer en mora, comprar un producto, retirar un producto, etc.). Si bien estos modelos son utiles para identificar los clientes a los que se va a dirigir una campaña de marketing, esta campaña puede ser dirigida a clientes que ya han decidido que acción tomar con respecto al evento en cuestión (en este caso, compra de un producto), independientemente de si reciben o no la campaña (por ejemplo, correo electrónico, llamada). Se propone la aplicación de una metodología para identicar a los clientes cuyas decisiones serán influenciados positivamente por campañas. La metodología propuesta es sencilla de implementar y se puede utilizar combinada con los algoritmos de aprendizaje supervisado más comúnmente utilizados. Esta metodología puede proporcionar al sector de telecomunicaciones una simple pero significativa mejora metodológica para optimizar sus acciones de marketing.

Abstract

Data mining has been widely used to optimize customer management in order to maximize return on investment. In particular, this paper deals with the use of scoring models in product marketing campaigns. Models are typically developed to identify the characteristics of customers who are most likely to incur an event (default, purchase a product, withdraw a product, etc.). While these models are useful for identifying the customers to be targeted by a marketing campaign, this campaign can be targeted to customers who have already decided what action to take with respect to the event in question (in this case, purchase of a product), regardless of whether or not they receive the campaign (e.g., email, call). We propose the application of a methodology to identify customers whose decisions will be positively influenced by campaigns. The proposed methodology is simple to implement and can be used in combination with the most commonly used supervised learning algorithms. This methodology can provide the telecommunications sector with a simple but significant methodological improvement to optimize its marketing actions.

Language

spa

Keywords

Citation

Argüello Niño, Carlos Abel. (2016). El modelo de up-lifting aplicado a un score de riesgo. Universidad Santo Tomás. Bogotá

Creative commons license

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia