Machine Learning en el marketing bancario: predicción de la suscripción de depósitos a plazo fijo
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Publication date
2024
Defense date
06/2024
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Este trabajo presenta un estudio de marketing centrado en identificar los principales factores que influyen en la decisión de un cliente de suscribir un depósito a plazo fijo en una entidad bancaria. Para llevar a cabo este análisis, se han utilizado datos reales de clientes procedentes de un banco portugués y diversas técnicas estadísticas avanzadas. Las metodologías aplicadas incluyen regresión logística binaria, árboles de decisión, Bagging y Random Forest, de las cuales se ha escogido aquella que proporciona el modelo óptimo. Los resultados que se han obtenido del modelo seleccionado proporcionan insights1 valiosos para el diseño de estrategias de marketing en el sector bancario, ayudando a identificar perfiles de clientes con mayor probabilidad de adquirir un depósito a plazo fijo y optimizando los costes de las campañas de promoción.
Description
This thesis presents a marketing study focused on identifying the main factors that influence a customer's decision to take out a fixed-term deposit at a bank. To carry out this analysis, real customer data from a Portuguese bank and several advanced statistical techniques have been used. The methodologies applied include binary logistic regression, decision trees, Random Forest and Bagging, of which the one that provides the optimal model has been chosen. The results obtained from the selected model provide valuable insights for the design of marketing strategies in the banking sector, helping to identify customer profiles more likely to purchase a fixed-term deposit and optimising the costs of promotional campaigns.







