Desarrollo de un modelo de probabilidad de venta a clientes del Grupo MásMóvil mediante Inteligencia Artificial

El objetivo de este proyecto es abordar la clasificación binaria de llamadas de agente-cliente en las categorías de venta y no venta proporcionadas por el grupo MásMóvil, así como analizar los textos de las conversaciones para extraer conocimiento valioso. Se utilizan técnicas de Machine Learning, Deep Learning y proccesamiento del lenguaje natural para lograr estos objetivos. Se evalúan los diferentes modelos de clasificación (Regresión Logística, Support Vector Machines, Random Forest, redes neuronales convolucionales, redes LSTM y C-LSTM) y se comparan sus resultados utilizando métricas de rendimiento relevantes para el problema como la exactitud binaria, recall y MCC. Abstract: The objective of this project is to address the binary classification of agent-customer calls into sales and non-sales categories provided by the MásMóvil group, as well as to analyze the texts of the conversations to extract valuable knowledge. Machine Learning, Deep Learning and natural language processing techniques are used to achieve these objectives. Different classification models (Logistic Regression, Support Vector Machines, Random Forest, Convolutional Neural Networks, LSTM and C-LSTM networks) are evaluated and their results are compared using performance metrics relevant to the problem such as binary accuracy, recall and MCC. The findings obtained allow, based on the content of the conversations, to make informed decisions, improve business strategies and agent performance, as well as to better understand the factors that influence the outcome of the calls