Aplicación de un modelo de Machine Learning en las ventas digitales en el área de convenios de una entidad financiera del Perú, 2023

• Autores: Orihuela Ramirez, Ana Marlene, Perez Ramos, Leslie Frida, Vicuña Peña, Ximena Pierina Omayra
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional del Callao
• Repositorio: UNAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/9120
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12952/9120
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Machine learning; Aprendizaje supervisado; Ventas digitales; Créditos; Leads; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Las ventas digitales son el futuro de cada compañía alrededor del mundo y los bancos peruanos saben de la importancia de este tema. Una de las principales fuentes de ingreso del sector bancario es el otorgamiento de créditos. Siendo los canales de venta digitales los que proactivamente los ofrecen, permitiendo captar clientes de forma eficiente. Sin embargo, el rendimiento del banco podría ser mucho mejor. El presente trabajo propone al área de ventas digitales por convenio la elaboración de un modelo predictivo con técnicas de machine learning que permita conocer los factores que impactan en el número de ventas de crédito que se realizan, con el fin de agilizar la toma de decisiones frente a estrategias de venta y mejorar la planificación de recursos para incrementar el número de créditos otorgados. Además, para la construcción del modelo se utilizó la técnica de machine learning de clasificación k-NN, los datos utilizados para el entrenamiento son de clientes a los que se les ofreció un crédito durante el mes de agosto del 2023. Los datos recopilados son de un total de 2461 clientes, siendo 1,844 clasificados como ‘Aceptaron’ y 617 clasificados como ‘No Aceptaron’. Los resultados en la primera simulación tuvieron una precisión de 96.14%.