Implementación y análisis de modelos predictivos de detección de fuga para clientes residenciales de la empresa LIPIGAS S.A

Abstract

La fuga de clientes es un problema relevante al que se enfrentan las empresas de servicios que operan en mercados saturados y altamente competitivos, y que les puede generar pérdidas económicas significativas. Para las empresas de servicio que ofrecen servicios no contractuales no hay una variable observable directamente asociada con la fuga, lo que hace a este problema un desafío. Sin embargo, es posible definir la fuga en base al comportamiento de los clientes y estimar una probabilidad de fuga asociada a cada uno de ellos. En el presente trabajo se propuso una definición de fuga de clientes calculada a partir de los datos y se evaluaron los desempeños de 7 modelos para predecir la fuga clientes en el contexto de la venta de cilindros de gas para clientes residenciales de la empresa LIPIGAS S.A. Entre los modelos el que presentó mejor desempeño, en base a la métrica ROC (AUC), fue el modelo de Regresión Logística. En cuanto a la interpretación de variables, el análisis de shap values permitió identificar que la variable “días desde la última compra” es la que mayor peso tuvo en la predicción de fuga; destacando que a mayor número de días desde la última compra la probabilidad de fuga crece.