Title: Aplicación de Técnicas Estadísticas en Inteligencia de Clientes
University that offers the project: University of Coruña
Director: Aneiros Pérez, Germán; Fernández Casal, Rubén
Student: González Álvarez-Ron, Iria
Summary:
El objetivo del trabajo fin de máster se podrá definir de acuerdo al perfil del alumno, enmarcándose
siempre dentro de las líneas de trabajo del equipo de Modelos de Analítica Avanzada del área de
Inteligencia de Clientes. El objetivo será profundizar en la comprensión del comportamiento, necesidades
y valor de los clientes a través de la explotación de la información disponible mediante el uso
de técnicas de analítica avanzada. Algunas posibles líneas de trabajo serían:
- Segmentación de clientes mediante series de tiempo transaccionales: Emplear técnicas de clustering
para series temporales de transacciones en diferentes categorías de gasto e ingreso (ej: Dynamic
Time Warping) para identificar patrones de comportamiento financiero y detectar cambios en
el momento vital del cliente. Potencialmente emplear la información generada para mejorar algún
modelo predictivo existente y/o modelizar la evolución de los patrones de comportamiento financiero
y momento vital del cliente como un proceso estocástico (cadenas de Markov).
- Selección de banner óptimo mediante bandidos multibrazo: Implementación de algoritmos de Multi-
Armed Bandits (aprendizaje por refuerzo) para determinar qué banner mostrar a cada cliente maximizando
estadísticamente las interacciones positivas mientras se minimiza la fatiga publicitaria.
- Inferencia causal y uplift modeling en acciones comerciales: Evaluación del impacto real de un
contacto comercial proactivo mediante inferencia causal. El objetivo es identificar qué clientes contratarán
un producto solo si son contactados proactivamente y cuáles lo contratarían de todas formas,
haciendo una atribución del éxito a los diferentes contactos en canales digitales y asistidos.
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