Credit card cancellation prediction and customer retention model

Abstract

El presente proyecto, realizado en el marco de trabajo del programa de la Maestría en analítica para la inteligencia de negocios, propone una base analítica para el diseño de la estrategia del Grupo Davivienda para aumentar la retención de clientes que consumen el producto tarjetas de crédito, enfocada a aquellos clientes considerados de alto valor, garantizando la asignación adecuada de recursos del banco.Este proyecto contempla la segmentación y perfilamiento de de clientes del banco, haciendo uso de k-means clustering y rfm segmentation. De igual forma incluye el uso de un modelo de predicción de cancelación de tarjetas de crédito basado en random Forest classification, entrenado sobre una base de datos proporcionada por el banco compuesta por datos demográficos, financieros y de consumo de clientes entre noviembre 2018 y diciembre 2020.La evaluación del modelo desarrollado identifica cinco perfiles de clientes, y propone un modelo de predicción de cancelaciones con AUC en validación de 0,75. Adicionalmente se identifican las variables mas relevantes, se sugieren los posibles motivos de cancelación y la estrategia de retención con mayor posibilidad de éxito.This project, carried out within the framework of the Master's program in analytics for business intelligence, proposes an analytical basis for the design of the Davivienda Group's strategy to increase the retention of customers who consume the product credit cards, Focused on high value clients, guaranteeing the adequate allocation of bank resources.This project contemplates the segmentation and profiling of the bank's clients, making use of k-means clustering and rfm segmentation. It also includes the use of a credit card cancellation prediction model based on random Forest Classification, trained on a database provided by the bank composed of demographic, financial and customer consumption data between November 2018 and December 2020. .The evaluation of the developed model identifies five customer profiles, and proposes a cancellation prediction model with AUC in validation of 0.75. In addition, the most relevant variables are identified, the possible reasons for cancellation and the retention strategy with the greatest possibility of success are suggested.Magíster en Analítica para la Inteligencia de NegociosMaestrí