Predicción de Churn en una plataforma de pay-TV mediante Machine Learning

Abstract

El entorno empresarial de nuestros días tiene la caracterización de tener una alta competitividad en el mercado y una saturación tanto de servicios cómo de productos. Las plataformas pay-tv cómo Mirada TV no son la excepción. Por estos motivos, el coste de captación de nuevos clientes es muy elevado y superior al coste de retener a nuestros propios usuarios. Esto quiere decir que ha llegado el momento para las empresas de pay-tv de mantener bajo control su customer churn . Para hacer esto, vamos a elaborar un modelo capaz de predecir cuándo un cliente tiene un alto riesgo de abandonar la plataforma, adaptando otros modelos de predicción del churn -especialmente los utilizados en el contexto de las telecomunicaciones- para nuestro caso en el sector de empresas pay-tv . Probaremos diferentes algoritmos para elaborar el modelo y se propondrá una forma de modelar el concepto del olvido en nuestras métricas. Por otro lado, deberemos solucionar el problema de tratar con clases desbalanceadas, probando varias formas de atajar el modelo, a la vez de que tratamos con el hecho de no poder disponer de métricas personales en nuestro conjunto de datos.