Abstract

La presente memoria, tiene como objetivo reducir el número de cierres mensuales del producto Cuenta Corriente del Banco de Chile, y para ello, la Gerencia de Marketing decide desarrollar un proyecto de retención de clientes para la Gerencia Banca Comercial de Personas. Para el desarrollo de este proyecto, fue necesario construir un modelo predictivo, que permitiera identificar a los clientes cuenta correntistas que mostraban más propensiones a cerrar sus cuentas. Se inició el proyecto con una extracción y posterior análisis de los datos disponibles de cuenta correntistas activos y de clientes que cerraron sus Cuentas Corrientes. Posteriormente, se determinaron las variables con incidencia para el modelo predictivo, así como también la arquitectura de Red Neuronal más apropiada según los requerimientos y características de este problema en particular, la cual resultó ser la de Perceptrón Multicapa bajo el paradigma de Aprendizaje Supervisado. Luego se desarrolló un software prototipo de nombre Neural Natri-X en la plataforma Visual Basic capaz de interactuar con una base de datos Access, de parametrizar ciertas tablas de acuerdo a parámetros que se establecieron según prioridad, de entrenar la Red Neuronal, de guardar y cargar Redes Neuronales para evitar así la fase de entrenamiento, y por último, de predecir la fuga de clientes tipo persona natural de la Banca de Personas del Banco. Se concluye, que en la medida que la Gerencia Banca Comercial de Personas del Banco de Chile siga utilizando el sistema prototipo Neural Natri-X para predicción de fuga de clientes desarrollado en esta memoria, se podrá reducir la tasa de deserción de clientes cuenta correntistas y por ende, minimizar las perdidas por concepto de utilidades de clientes. El desarrollo del sistema prototipo, junto con el conocimiento y el análisis que se entrega a través de esta memoria, permitirá a futuro implementar un sistema altamente depurado y eficiente. Se incluye como primer anexo un Análisis de Componentes Principales a ser utilizado en el desarrollo del sistema final.