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Feature selection strategies for improving data-driven decision support in bank telemarketing
The usage of data mining techniques to unveil previously undiscovered knowledge has
been applied in past years to a wide number of domains, including banking and marketing. Raw
data is the basic ingredient for successfully detecting interesting patterns. A key aspect of raw
data manipulation is feature engineering and it is related with the correct characterization or
selection of relevant features (or variables) that conceal relations with the target goal.
This study is particularly focused on feature engineering, aiming at the unfolding
features that best characterize the problem of selling long-term bank deposits through
telemarketing campaigns. For the experimental setup, a case-study from a Portuguese bank,
ranging the 2008-2013 year period and encompassing the recent global financial crisis, was
addressed. To assess the relevance of such problem, a novel literature analysis using text
mining and the latent Dirichlet allocation algorithm was conducted, confirming the existence of a
research gap for bank telemarketing.
Starting from a dataset containing typical telemarketing contacts and client information,
research followed three different and complementary strategies: first, by enriching the dataset
with social and economic context features; then, by including customer lifetime value related
features; finally, by applying a divide and conquer strategy for splitting the problem in smaller
fractions, leading to optimized sub-problems. Each of the three approaches improved previous
results in terms of model metrics related to prediction performance. The relevance of the
proposed features was evaluated, confirming the obtained models as credible and valuable for
telemarketing campaign managers.A utilização de técnicas de data mining para a descoberta de conhecimento tem sido
aplicada nos últimos anos a uma grande variedade de domínios, incluindo banca e marketing.
Os dados no seu estado primitivo constituem o ingrediente básico para a deteção de padrões
de informação. Um aspeto chave da manipulação de dados em bruto consiste na "engenharia
de atributos", que compreende uma correta definição e seleção de atributos relevantes (ou
variáveis) que se relacionem com o alvo da descoberta de conhecimento.
Este trabalho foca-se numa abordagem de "engenharia de atributos" para definir as
variáveis que melhor caraterizam o problema de vender depósitos bancários a prazo através de
campanhas de telemarketing. Sendo um estudo empírico, foi utilizado um caso de estudo de
um banco português, abrangendo o período 2008-2013, que inclui os efeitos da crise financeira
internacional. Para aferir da importância deste problema, foi realizada uma inovadora análise
da literatura recorrendo a text mining e ao algoritmo latent Dirichlet allocation, confirmando a
existência de uma lacuna nesta matéria.
Utilizando como base um conjunto de dados de contactos de telemarketing e
informação sobre os clientes, três estratégias diferentes e complementares foram propostas:
primeiro, os dados foram enriquecidos com atributos socioeconómicos; posteriormente, foram
adicionadas características associadas ao valor do cliente ao longo do seu tempo de vida;
finalmente, o problema foi dividido em problemas mais específicos, permitindo abordagens
otimizadas a cada subproblema. Cada abordagem melhorou as métricas associadas à
capacidade preditiva do modelo. Adicionalmente, a relevância dos atributos foi avaliada,
confirmando os modelos obtidos como credíveis e valiosos para gestores de campanhas de telemarketing