Estimación de modelos de clasificación para la identificación de causas de insatisfacción de clientes basado en datos del NPS

Abstract

Este proyecto aborda la estimación de modelos de clasificación para la identificación de causas de insatisfacción de clientes basado en datos del Net Promotor Score (NPS), una métrica para medir la satisfacción de los clientes. La dificultad para detectar causas específicas de insatisfacción, la falta de priorización en los planos de acción y la ausencia de recomendaciones concretas representan desafíos para la empresa analizada. Durante la ejecución del proyecto se prepararon datos del NPS, se entrenaron varios modelos de machine learning, incluyendo regresión logística, Random Forest, Gradient Boosting Machines (GBM) y Support Vector Machines (SVM), y se propusieron recomendaciones basadas en los resultados del análisis con el fin de ayudar a la empresa a mejorar la satisfacción del cliente, optimizar procesos internos y generar mayor valor para los usuarios.