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Title: Aplicación de mezclas finitas para segmentación de clientes de una entidad bancaria (CRM)
Authors: Díaz Ordoñez, Paulina Alexandra
Keywords: ESTADÍSTICA
ECONOMETRÍA
MODELOS LINEALES
MINERÍA DE DATOS
Issue Date: 17-Dec-2018
Publisher: Quito, 2018.
Citation: Díaz Ordoñez, P. A. (2019). Aplicación de mezclas finitas para segmentación de clientes de una entidad bancaria (CRM). 75 hojas. Quito : EPN.
Abstract: This paper seeks to provide an alternative for classifying categorical and continuous variables, where the continuous variables are modeled within the components of the mixture by Gaussian distributions and the categorical variables within the components by independent multinomial distributions. The statistical method used is by means of a statistical method using is finite mixture models. This methodology is based on the estimation of conditional probabilities, which allows analyzing variables measured in different metrics. For the estimation of the mixed distributions, the Maximun Expectation (MS) is used. This algorithm that is composed of two iterative steps that involve a hope and a maximization. Once the algorithm reaches convergence, individuals are classified in homogeneous groups on which campaigns can be focused in different areas by a bank whose objective is to be more efficient and assertive in the relationship with the CRM client, to identify the appropriate number of groups are considered the criteria Bayesian Information Criteria BIC and Akaike AIC finally to develop the businesss strategies a behavioral score is used based on the a priori information provided by the expert knowledge of the commercial area with which the strategies to be proposed for each of the groups are refined.
Description: En este trabajo busca dar una alternativa de clasificación en conjunto de variables categóricas y continuas, dónde las variables continuas están modeladas dentro de las componentes de la mezcla por distribuciones gaussianas y las variables categóricas dentro de las componentes por distribuciones multinomiales independientes. El método estadístico que se utiliza es modelos de mezclas finitas. Esta metodología se fundamenta en la estimación de probabilidades condicionales, lo que permite, analizar variables medidas en diferentes métricas. Para la estimación de las distribuciones mixtas se utiliza el algoritmo de Máxima Expectación (EM) que está compuesto por dos pasos alternados iterativamente que involucran una esperanza y una maximización; una vez el algoritmo EM alcanza la convergencia, se tiene a los individuos clasificados en grupos homogéneos sobre los cuales se puede focalizar campañas en diferentes ámbitos por parte de una entidad bancaria cuyo objetivo es ser más eficiente y asertivos en la relación con el cliente CRM. Para identificar el número adecuado de grupos se consideran los criterios de información bayesiana BIC y de Akaike AIC; finalmente para desarrollar las estrategias de negocio se utiliza un score comportamental basado en la información a priori proporcionada por el conocimiento experto del área comercial de la entidad con lo cual se afinan las estrategias a proponerse para cada uno de los grupos.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/20013
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