Resumen:
En el presente trabajo de titulación, se aplica métodos estadísticos para construir un
modelo de predicción de la propensión de no uso (churn) de tarjeta de crédito.
Haciendo uso de la información financiera de un banco ecuatoriano, se explotan las
siguientes dimensiones de información disponible: información de la tarjeta de crédito,
información de la central de riesgo, información sociodemográfica de los clientes y el
registro de su actividad transaccional. Para la selección de las principales
características se considerada no sólo la correlación que presentan para explicar el
evento sino también el sentido económico. Los algoritmos utilizados en el presente
estudio incluyen la regresión logística y el árbol de decisiones dado que han
demostrado ser herramientas de clasificación maduras y estables, en comparación
con el resto de los métodos.
Los resultados indican que el bosque aleatorio presenta un mejor ajuste entregando
al negocio la capacidad de elaborar estrategias personalizadas para retener a los
clientes.
