DESERCIÓN DE CLIENTELA

La Plata

Congreso; XIV Escuela de perfeccionamiento en Investigación Operativa; 2003

Universidad Nacional de La Plata

En un problema de decisión, se dispone de un conjunto de alternativas posibles de las cuales el sujeto decisor debe seleccionar por lo menos una. Esta selección se logra fijando criterios de valor que le permiten a quien decide establecer si una selección es mejor que otra. Dentro de los problemas de decisión, están aquellos conocidos como problemas de clasificación supervisada; en los que, conocido un individuo u objeto y sus características, debe decidirse su pertenencia a un conjunto o grupo previamente determinado, a través de algún criterio establecido.Entre las aplicaciones de este tipo de problemas, se destacan los estudios que realizan las empresas sobre el comportamiento de su clientela. En este sentido, les interesa determinar los motivos por los que sus clientes las eligen, o toman la decisión de abandonarlas.Este trabajo pretende, partiendo de ciertas características conocidas de los clientes de una empresa, estimar la regla que permita clasificarlos dentro del grupo de los clientes que piensan dejar de serlo, o no, y de esta manera, predecir el número de clientes que la empresa puede perder; es decir, que permita conocer la probabilidad de pertenencia de los clientes a uno de los grupos:Grupo 1: clientes que permanecen en la empresaGrupo 2: clientes que dejarán de comprar o utilizar los servicios de la empresa.En otros términos, se debe estimar la probabilidad que un individuo pertenezca a un grupo, dado un conjunto de características que lo identifican, simbólicamente , utilizando el estimador , donde j identifica el grupo y x el vector de características del individuo.La estadística ha avanzado sobre este tipo de problemas, a través de distintas técnicas. En este trabajo, se comparan los resultados obtenidos sobre el mismo conjunto de datos aplicando el discriminante logístico (método muy utilizado para este tipo de problemas con buenos resultados); y las redes neuronales (método innovador con el cual se está experimentando). Para construir una regla de clasificación se parte de una muestra representativa de clientes de la empresa. La regla de clasificación que se selecciona será aquella que en su etapa de generalización a la población, clasifique los clientes con el mínimo error. Para testear los resultados y comparar los porcentajes de clientes mal clasificados por ambos métodos, se selecciona una muestra independiente de la que se utilizó en la etapa de estimación (muestra test).