Predicción del momento de recarga

Abstract

El presente trabajo aborda la estimación del momento futuro de la recarga, para líneas de telefonía móvil. Con el objetivo de, teniendo una estimación de cuando efectuará el cliente la próxima recarga, poder realizar acciones comerciales para incrementar el importe recargado y/o disminuir el tiempo entre recarga. Se han empleado las variables históricas de recargas y saldo de la línea. Para abordar esta tarea se han usado dos métodos de clasificación supervisada: regresión logística y redes neuronales, en concreto el Perceptrón Multicapa. Se han probado segmentaciones de las series históricas de datos con el objetivo de encontrar grupos con comportamientos homogéneos que faciliten el ajuste de los modelos de clasificación. En el proceso de segmentación se empleará la distancia euclídea y la DTW. Se ha descartado el uso de los métodos de segmentación puesto que no aportan un valor extra significativo y añaden complejidad al proceso. El mejor ajuste se ha conseguido con un Perceptrón Multicapa, usando las recargas históricas de la línea y el saldo del último día antes de la clasificación. El ajuste obtenido mejora el modelo preexistente y es suficiente como para poder ser usado comercialmente.