Comparación de modelos predictivos para propensión de compra y su caracterización mediante análisis de datos textuales (2016)
Recientemente las aplicaciones de CRM (customer relationship management) y los planes de lealtad se han masi ficado, permitiendo a las empresas obtener mayor información de sus clientes y monitorear sus transacciones. Está información además de mostrar cómo está el cliente actualmente, puede permitir conocerlo a profundidad y con ello poder por ejemplo marcar a los clientes m as valiosos, segmentar la población para crear productos llamativos, predecir algunos comportamientos futuros como la deserción, establecer la próxima mejor oferta, defi nir las oportunidades de venta cruzada y el perfi l del cliente más propenso en una determinada campa~na comercial. En este articulo se presenta el tema de la comparación de modelos predictivos de la posibilidad de compra para un individuo en las campañas comerciales y su caracterización mediante análisis de datos textuales. Se aplicaron métodos predictivos de Redes Neuronales, Maquinas de Soporte Vectorial, Regresión Logística binomial, modelo Bayesiano y Árboles de Clasi ficación. Se realiza la selección del mejor modelo mediante validación cruzada, su acuraccy, precisión y el área bajo la curva ROC. Adicionalmente, se realizó un análisis de datos textuales para relacionar las opiniones de los clientes y su posibilidad de compra.