Comercialización de tarjetas de crédito
Los mercados financieros están cambiando a un ritmo sin precedentes y la confianza de los inversores se ve desafiada todos los días. Este artículo tiene como objetivo proporcionar a los responsables de la toma de decisiones en la industria bancaria y financiera una descripción general de los métodos estadísticos innovadores que tienen el potencial de impactar en el resultado final y mejorar la experiencia del cliente.
En este ejemplo de estudio de caso, a un banco le gustaría explorar y comprender mejor la demografía y otras características asociadas con si un cliente acepta una oferta de tarjeta de crédito. Construimos un modelo de clasificación utilizando árboles de decisión que proporcionarán información sobre por qué algunos clientes bancarios aceptan ofertas de tarjetas de crédito.
Los árboles de decisión utilizan una clasificación o partición como base para un modelo predictivo para explorar patrones, descubrir relaciones, evaluar los factores más influyentes y sacar conclusiones sobre una respuesta. Las palabras clave utilizadas incluyen: árboles de clasificación, entrenamiento y validación, clasificación errónea, informe de hojas y curvas de elevación.
- Situación: como gerente de investigación de mercado, desea comprender si existe una relación entre los factores del cliente y la aceptación de ofertas de tarjetas de crédito.
- Tarea: El problema es que hay múltiples factores de clientes y no todas las relaciones, distribuciones e interacciones se entienden completamente.
- Acción: Usted crea un análisis de partición simple y luego pasa a métodos avanzados de Bootstrap Forest y Boosted Trees para encontrar el mejor modelo.
- Resultado: con estas técnicas de aprendizaje automático, compara los mejores modelos e identifica los valores óptimos para maximizar la aceptación de tarjetas de crédito.
- Próximos pasos: su investigación se comparte de forma interactiva con sus colegas e informa la próxima campaña de marketing y mejora la rentabilidad del banco.
Biblioteca de estudios de casos de tarjetas de crédito
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