Desarrollo del modelo de Customer Lifetime Value (CLTV) para industria bancaria con técnicas de Machine Learning

Martins, Nicolás Horacio

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Desarrollo del modelo de Customer Lifetime Value (CLTV) para industria bancaria con técnicas de Machine Learning

dc.contributor.advisor	Pampliega, Juan Martín
dc.contributor.author	Martins, Nicolás Horacio
dc.date.accessioned	2021-05-17T13:04:24Z
dc.date.available	2021-05-17T13:04:24Z
dc.date.issued	2021
dc.description.abstract	"Una gran cantidad de organizaciones de tamaño medio en adelante poseen sistemas de información que les permiten conocer la rentabilidad por cliente, o un valor aproximado de la misma. Algunas de ellas han avanzado, según la rama de la industria, en el desarrollo de modelos predictivos y de segmentación más profundos para entender la principalidad o participación de sus productos en la cartera de sus clientes (share of wallet)1, el nivel de lealtad y el grado de satisfacción de sus clientes. Otras, inclusive, han intentado calcular o predecir los ingresos futuros por cliente con mayor o menor nivel de sistematización. El foco de este trabajo se centra en el estudio y desarrollo de modelos para abordar esta última etapa analítica de la firma, conocida como valor del ciclo de vida de un cliente, customer lifetime value o CLTV (Borle et al 2008) en la industria financiera."	es
dc.description.notes	Trabajo Final Ciencia de Datos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2021	es
dc.identifier.uri	http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/3497
dc.language.iso	es	es
dc.subject	APRENDIZAJE AUTOMATICO	es
dc.subject	BANCOS	es
dc.subject	COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR	es
dc.subject	XGBoost	es
dc.title	Desarrollo del modelo de Customer Lifetime Value (CLTV) para industria bancaria con técnicas de Machine Learning	es
dc.type	Trabajo final de especialización	es
dspace.entity.type	Trabajo final de especialización
itba.description.filiation	Fil: Martins, Nicolás Horacio. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; Argentina.