Machine learning techniques in churn rate analysis

RESUMEN: Este trabajo tiene como objetivo ofrecer una visión simplificada de la importancia del estudio del Churn Rate por parte de las empresas. A su vez, se explican diferentes técnicas de Data Mining que sirven para medir esta tasa y aportar información de cómo reducirla. La motivación de este análisis viene dada por la necesidad de conocer cuáles son las técnicas más utilizadas en su medición y a la vez averiguar cuáles son más efectivas en diferentes escenarios. Se comienza definiendo el concepto de Churn Rate y su importancia para después continuar con la definición de Data Mining. Mas adelante se explican cuatro métodos que sirven para calcular esta tasa aportando ejemplos prácticos de su efectividad. Todo esto se apoyará en una revisión bibliográfica de diferentes estudios relacionados con este tema. El objetivo de esta revisión es descubrir cuales son los métodos más utilizados en el análisis del Churn Rate en los últimos cinco años. Por otro lado, también se busca encontrar cuales son los más eficaces para este cálculo. Como resultado de este análisis se puede concluir que las técnicas de Data Mining más utilizadas en los últimos años son el Support Vector Machine y las Redes Neuronales Artificiales. Estas dos técnicas son las más relacionadas con la inteligencia artificial ya que se busca crear modelo de aprendizaje automatizado para obtener mejores resultados. Las Regresiones y los Árboles de decisión son técnicas menos usadas en el campo objeto de estudio de este trabajo pero que ofrecen unos resultados más precisos, al menos a corto plazo, quizás debidos a su mayor sencillez de aplicación. El tamaño de la muestra utilizada para el análisis también es importante ya que a mayor tamaño menor precisión, pero más posibilidades de desarrollar un modelo de aprendizaje automatizado que de mejores resultados a largo plazo.ABSTRACT: This work aims to provide a simplified view of the importance of the study of the Churn Rate by companies. At the same time, different techniques of Data Mining are explained that serve to measure this rate and to contribute information of how to reduce it. The motivation of this analysis is given by the need to know which are the most used techniques in their measurement and at the same time find out which are more effective in different scenarios. It begins by defining the concept of Churn Rate and its importance and then continue with the definition of Data Mining. Later on, four methods are explained that serve to calculate this rate providing practical examples of its effectiveness. All this will be supported by a bibliographic review of different studies related to this topic. The objective of this review is to discover which are the most used methods in the analysis of the Churn Rate in the last five years. On the other hand, it also seeks to find which are the most effective for this calculation. As a result of this analysis it can be concluded that the most used Data Mining techniques in recent years are the Support Vector Machine and Artificial Neural Networks. These two techniques are the most related to artificial intelligence as it seeks to create automated learning model for better results. Regressions and Decision Trees are less used techniques in this field, but they offer more precise results, at least in the short term, perhaps due to their simplicity of application. The size of the sample used for analysis is also important because the larger the sample, the lower the accuracy, but the more likely it is to develop an automated learning model that will yield better long-term results.Máster en Empresa y Tecnologías de la Informació