Modelo de clasificación predictiva de renovación: Caso de estudio en una empresa funeraria (2025)
En el presente trabajo se implementan metodologías de clasificación supervisada para predecir si un cliente renueva o no su cobertura al servicio de asistencias de la línea de negocio de Previsión en la Previsora Social Cooperativa Vivir, ya que impacta directamente en la sostenibilidad del negocio a largo plazo. De ahí que, el objetivo de este trabajo es implementar métodos de machine learning para identificar patrones y características relevantes de los clientes, tal que se pueda segmentar y priorizar los esfuerzos de retención de manera más eficiente. De esta forma, se optimizarán los recursos en las campañas de fidelización y se maximizará el impacto de las acciones comerciales. El modelo también brindará insights valiosos sobre los factores que influyen en la renovación de contratos, facilitando decisiones más informadas y estrategias más efectivas para mejorar la tasa de renovación y garantizar la sostenibilidad del negocio a largo plazo. Se utilizan metodologías cómo árboles de decisión, Ramdom Forest y Redes Neuronales con la optimización de hiperparámetros. Se obtuvieron resultados que permiten realizar la correspondiente clasificación con un alto índice precisión.