Mathematica Eterna
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abstracto

Un estudio sobre la aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para modelar y predecir el comportamiento, la pérdida y la conversión de los clientes

Alderic Pierre*

Las empresas digitales se han convertido en un importante proveedor de artículos, productos y servicios y están sustituyendo cada vez más a los mercados tradicionales. El crecimiento de este negocio ha creado una intensa competencia entre las empresas digitales para ampliar su base de clientes y aumentar los ingresos. Para ello, las empresas digitales son ahora conscientes de la importancia de conseguir nuevos clientes y, lo que es más importante, de mantener a los clientes existentes, ya que adquirir nuevos clientes es más caro que retener a los clientes existentes. Por ello, las empresas digitales hacen todo lo posible por crear vínculos sólidos con sus clientes y respaldan todos los esfuerzos para predecir posibles abandonos y tomar medidas proactivas frente a los potenciales abandonos.

En este artículo, crearemos un marco basado en un modelo de Markov de series temporales que realiza predicciones sobre la posible pérdida de clientes y predice la cantidad de visitantes que tienden a abandonar la empresa de comercio electrónico sin realizar compras. El modelo de Markov es un modelo estadístico capaz de observar estados en patrones temporales de datos. El modelo propuesto se implementará en un conjunto de datos públicos denominado “RecSys2015” y compararemos sus resultados con otros algoritmos para realizar evaluaciones comparativas.