Modelo predictivo aplicado a la deserción de clientes de la corporación nacional de telecomunicaciones en la ciudad de Quevedo 2020 -2024
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Date
2025
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Publisher
Quevedo: UTEQ
Abstract
El presente trabajo analizó la deserción de clientes en los servicios de telecomunicaciones de la Corporación Nacional de Telecomunicaciones (CNT) en la ciudad de Quevedo, considerando el periodo 2020–2024. El conjunto de datos original contenía 19.000 registros, tras los procesos de depuración, imputación y validación de calidad, se consolidaron en 18.484 observaciones útiles para el modelado. Se aplicaron técnicas de ciencia de datos siguiendo la metodología CRISP-DM, que incluyó fases de comprensión del negocio, exploración de la información, preparación, modelado y evaluación. Los algoritmos implementados abarcaron regresión logística, árboles de decisión, Random Forest, XGBoost y redes neuronales. La validación de los modelos se realizó con métricas como AUC, precisión, sensibilidad y curvas de calibración, lo que permitió seleccionar configuraciones óptimas para estimar la probabilidad de abandono por cliente. Los resultados evidenciaron factores asociados a la salida de usuarios como infraestructura técnica, fallas de equipo, percepción de tarifas, historial de pagos y nivel de servicio. Además, se identificaron patrones de riesgo en zonas específicas y se construyeron perfiles de clientes con mayor propensión a cancelar el servicio.
Description
This study analyzed customer churn in the telecommunications services of the National Telecommunications Corporation (CNT) in the city of Quevedo, considering the period 2020–2024. The original dataset contained approximately 19,000 records, which, after cleaning, imputation, and quality validation processes, were consolidated into 18,484 observations useful for modeling. Data science techniques were applied following the CRISP-DM methodology, which included phases of business understanding, information exploration, preparation, modeling, and evaluation. The algorithms implemented included logistic regression, decision trees, Random Forest, XGBoost, and neural networks. The models were validated using metrics such as AUC, accuracy, sensitivity, and calibration curves, which allowed for the selection of optimal configurations to estimate the probability of customer churn. The results revealed factors associated with user churn, such as technical infrastructure, equipment failures, perception of rates, payment history, and service level. In addition, risk patterns were identified in specific areas, and profiles were constructed of customers most likely to cancel the service.
Keywords
Deserción de clientes, Telecomunicaciones, Aprendizaje automático, Retención de usuarios
Citation
Sánchez Carranza, Juan Carlos (2025).Modelo predictivo aplicado a la deserción de clientes de la corporación nacional de telecomunicaciones en la ciudad de Quevedo 2020 -2024. Quevedo. UTEQ. 122 Paginas