Aplicación de machine learning para campañas de marketing en la banca comercial

Banks use telemarketing to contact potential customers for their products directly. This sales channel is complex, requiring large databases of possible prospects, and is subject to time and personnel restrictions. This article has three objectives: to compare five prediction models based on machine learning algorithms to find the one that offers the best predictive accuracy, deploy a pilot of this model, and recommend a roadmap for the future architecture that supports it. The comparison results show that the selected algorithm considerably improves the identification of customers who accept the product, which went from 11 % to 94 %, so its implementation can contribute to the competitiveness of these organizations.Los bancos usan el telemarketing para contactar directamente con los clientes potenciales para sus productos. Este canal de venta es complejo, pues requiere de grandes bases de datos de posibles prospectos y está sujeto a restricciones de tiempo y personal. Este artículo tiene tres objetivos: comparar cinco modelos de predicción basados en algoritmos de aprendizaje automático para encontrar el que ofrezca la mejor precisión predictiva; desplegar un piloto de este modelo; y recomendar una hoja de ruta para la futura arquitectura que lo soporte. Se encontró que el algoritmo seleccionado mejora considerablemente la eficacia de la identificación de clientes que aceptan el producto, que pasó de 11 % a 94 %, por lo que su implementación puede contribuir a la competitividad de estas organizaciones