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dc.contributor.authorRomero-Camacho Baselga, Carloses-ES
dc.contributor.authorCaro Carretero, Raqueles-ES
dc.date.accessioned2020-11-02T19:35:34Z
dc.date.available2020-11-02T19:35:34Z
dc.date.issued09/12/2020es_ES
dc.identifier.issn0012-7361es_ES
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.6036/9859es_ES
dc.descriptionArtículos en revistases_ES
dc.description.abstractEl estudio del porcentaje de clientes o suscriptores que dejan de utilizar sus servicios durante un período determinado, conocido como churn rate, está permitiendo a las empresas detectar patrones de comportamiento asociados al deseo de permanencia de sus clientes. Una de las técnicas para la detección de patrones es la aplicación del Machine Learning asociado al uso de modelos de aprendizaje supervisados. Esta técnica se encarga de reconocer patrones en conjuntos de datos y extraer información o decidir acciones que realizar en base a dichos patrones. En el caso de la detección de abandono permite a la compañía abordar las estrategias de retención que considere pertinentes con el objetivo de evitar pérdidas económicas no deseadases-ES
dc.description.abstractThe study of the churn rate by companies, as a percentage of customers or subscribers who stop using their products or services during a certain period, is a common practice within a company. This study allows detecting behaviour patterns associated with whether the customer wants to stay or not. This detection of patterns can be done by using Machine Learning techniques related to the use of supervised learning models. This detection of abandonment will allow the company to address the retention strategies it considers relevant in order to avoid unnecessary economic losses.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.documentes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightses_ES
dc.rights.uries_ES
dc.sourceRevista: Dyna, Periodo: 1, Volumen: , Número: , Página inicial: 1, Página final: 3es_ES
dc.titlePredictive models in service of churn rate reductiones_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.rights.holderDOI: http://dx.doi.org/10.6036/9859 ESTÁRA ONLINE EN DICIEMBREes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_ES
dc.keywordschurn rate, datos no equilibradoses-ES
dc.keywordschurn rate, unbalanced dataen-GB


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    Artículos de revista, capítulos de libro y contribuciones en congresos publicadas.

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