Identificación predictiva para instalaciones fallidas de datáfonos en comercios nuevos

Abstract

—La iniciativa del proyecto es presentar como el aplicar modelos de Aprendizaje Automatico para identificar predictivamente ´ las instalaciones fallidas de dispositivos Puntos de venta o Point of sales por sus siglas en ingles en comercios nuevos, los cuales ´ se encontraron interesados en hacer parte de la red de Credibanco, pero por diferentes razones al momento de la visita de respectivo tecnico, no aceptaron dicha instalaci ´ on. ´ Este proyecto pretende aportar a uno de los principales objetivos estrategicos de CredibanCo, en lograr m ´ as participaci ´ on en el ´ mercado al instalar exitosamente una mayor cantidad de dispositivos POS a nivel nacional, adicionalmente se lograra disminuir el gasto ´ operativo al identificar los comercios que son potencialmente propensos a no aceptar la instalacion al momento de la visita, ya ´ que cada una de estas tiene un costo asociado, se instale o no el dispositivo. Se elaboraron modelos con el fin de prediccion efectiva de aquellos ´ comercios que no acepten la instalacion del dispositivo, para tal ´ fin se recurrio a diferentes fuentes de datos de la organizaci ´ on´ como radicaciones de solicitudes del area de servicio al cliente, ´ informacion transaccional, datos del tipo de hardware de los ´ dispositivos, datos demograficos de los comercios he informaci ´ on´ comercial. En el proceso se alcanzo a un x porcentaje de Precisi ´ on junto con ´ una Sensibilidad del x porcentaje, adicionalmente se generaron actividades de cara al proceso de visita para instalaciones mediante planes de retencion para as ´ ´ı garantizar que los comercios identificados por el modelo de ser posible instalacion fallida se ´ les ofrezca ofertas tentativas para garantizar dicha instalacion y ´ preferencia en los tiempos de agendamiento para la visita del tecnico ´ quien realizara la instalacion.