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Pronóstico de abandono de clientes
Modelo dinámico de predicción de abandono para una entidad financiera líder de Azerbaiyán, que identifica clientes de crédito en riesgo e impulsa retención dirigida.
IA/ML
El desafío
El modelo debía adaptarse a cambios en el comportamiento de los clientes y en las condiciones económicas, extraer conclusiones accionables de conjuntos de datos diversos —historial de transacciones, demografía y tendencias de mercado— y personalizar productos de crédito a escala en una base de clientes muy amplia.
La solución
- Modelo dinámico de predicción de abandono adaptado a comportamientos y condiciones de mercado cambiantes.
- Extracción de señales a partir de historial transaccional, demografía y tendencias de mercado.
- Refinamiento y personalización de la oferta crediticia según el análisis de comportamiento.
- Integración de las predicciones con los flujos de marketing y CRM para retención proactiva.
Resultados
- Reducción del abandono de clientes gracias al modelo predictivo.
- Captación de nuevos clientes mediante estrategias de marketing basadas en datos.
- Mejor oferta crediticia, con más satisfacción y oportunidades de venta cruzada.
