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Metodolgía para estimar el impacto que generan las llamadas realizadas en un call center en la fuga de los clientes utilizando técnicas de text mining

Ingeniera Civil Industrial / La industria de las telecomunicaciones está en constante crecimiento debido al desarrollo de las tecnologías y a la necesidad creciente de las personas de estar conectadas. Por lo mismo es que presenta un alto grado de competitividad y los clientes son libres de elegir la opción que más les acomode y cumpla con sus expectativas.
De esta forma la predicción de fuga, y con ello la retención de clientes, son factores fundamentales para el éxito de una compañía. Sin embargo, dados los altos grados de competitividad entre las distintas empresas, se hace necesario innovar en cuanto a modelos de fuga utilizando nuevas fuentes de información, como lo son las llamadas al Call Center. Es así como el objetivo general de este trabajo es medir el impacto que generan las llamadas realizadas en el Call Center en la predicción de fuga de los clientes.
Para lograr lo anterior se cuenta con información de las interacciones que tienen los clientes con el Call Center, específicamente el texto de cada llamada. Para extraer información sobre el contenido de las llamadas se aplicó un modelo de detección de tópicos sobre el texto para así conocer los temas tratados y utilizar esta información en los modelos de fuga.
Los resultados obtenidos luego de realizar diversos modelos logit de predicción de fuga, muestran que al utilizar tanto la información de las llamadas como la del cliente (demográfica y transaccional), el modelo es superior en accuracy en un 8.7% a uno que no utiliza esta nueva fuente de información. Además el modelo con ambos tipos de variables presenta un error tipo I un 25% menor a un modelo que no incluye el contenido de las llamadas.
Tras los análisis realizados es posible concluir que las llamadas al Call Center sí son relevantes y de ayuda al momento de predecir la fuga de un cliente, ya que logran aumentar la capacidad predictiva y ajuste del modelo. Además de que entregan nueva información sobre el comportamiento del cliente y es posible detectar aquellos tópicos que puedan estar asociados con la fuga, lo que permite tomar acciones correctivas.

Identiferoai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/135070
Date January 2015
CreatorsSepúlveda Jullian, Catalina
ContributorsMusalem Said, Andrés, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Departamento de Ingeniería Industrial, Ríos Pérez, Sebastián, Goic Figueroa, Marcel
PublisherUniversidad de Chile
Source SetsUniversidad de Chile
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
TypeTesis
RightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/

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