Predicción de fuga de usuarios para una Fintech argentina

Abstract

Con el crecimiento y la aceleración de los productos y servicios ofrecidos por las Fintech, las empresas se enfrentan a una mayor competencia y el riesgo de perder usuarios. Esto impulsa a las Fintech a implementar estrategias de retención para atraer y mantener usuarios existentes, además de captar nuevos usuarios. El objetivo de esta tesis es desarrollar e implementar un modelo de aprendizaje automático para identificar usuarios con alta probabilidad de dejar de utilizar los servicios de una Fintech, y utilizar esta información para diseñar y probar una estrategia efectiva de retención de usuarios. Este trabajo proporciona una metodología práctica para comprender el valor de los modelos de aprendizaje automático y su impacto financiero en un negocio. Como resultado de este estudio, se logró desarrollar una estrategia que permitió a la Fintech incrementar los ingresos en un 35%. Estos resultados no solo beneficiarán a la empresa en cuestión, sino que la metodología también podría ser aplicada a otras empresas de la industria que enfrenten desafíos similares, como la fuga de usuarios.