Ítem
Restringido
Modelo predictivo de churn involuntario para una empresa de telecomunicaciones en Colombia
Título de la revista
Autores
Reina Rodríguez, David Alejandro
Reina Rodríguez, Gustavo Adolfo
Becerra Salcedo, Fabian Andrés
Fecha
2026-07-14
Directores
Cruz Castro, Daniel Leonardo
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
Este trabajo desarrolla un modelo predictivo de churn involuntario para una empresa de telecomunicaciones en Colombia, utilizando más de 5 millones de registros históricos y variables relacionadas con facturación, mora, consumo y comportamiento del cliente. Tras comparar varios algoritmos, XGBoost fue el modelo seleccionado por su mejor desempeño (AUC = 0,939), permitiendo identificar de forma anticipada a los clientes con mayor riesgo de abandono por falta de pago y facilitando la priorización de estrategias de retención y gestión de cartera.
Abstract
This thesis develops a predictive model for involuntary churn in a Colombian telecommunications company using more than 5 million historical records and variables related to billing, payment delinquency, network usage, and customer behavior. After evaluating several machine learning algorithms, XGBoost was selected as the best-performing model (AUC = 0.939), enabling the early identification of customers at high risk of involuntary churn and supporting more effective retention and debt management strategies.
Palabras clave
Cartera , Facturación , Retención
Keywords
Churn , XGBoost , Billing , Involuntary churn
