Evaluar la efectividad de los modelos de Machine Learning a la hora de identificar a aquellos clientes menos satisfechos con la compañía y más propensos a anular sus pólizas de cara a mejorar así su experiencia de cliente y aumentar su satisfacción.
Evaluar la efectividad de los modelos de Machine Learning a la hora de identificar a aquellos clientes menos satisfechos con la compañía y más propensos a anular sus pólizas de cara a mejorar así su experiencia de cliente y aumentar su satisfacción.
Seguros Lagun Aro (Corporación Mondragón)
Investigadores: Grupo de Machine Learning (Data Science) del Basque Center for Applied Mathematics – BCAM
Análisis de la base de datos y creación de modelos predictivos ajustados a las necesidades del proyecto, con el correspondiente testado de los mismos. Una vez seleccionado el algoritmo más adecuado y efectivo en el que se basaría el modelo de predicción final, se llevó a cabo el desarrollo del software en Python.
Desarrollo de un software preciso y práctico para medir la probabilidad de retención de clientes que permite a la empresa reentrenar los modelos con nuevos datos desde un ordenador de sobremesa siempre que lo considere oportuno.