Sistema de recomendación para rubros de consumo en una entidad financiera usando KNN Recommender

Abstract

El presente trabajo de suficiencia profesional de Estadística e Informática se desarrolló con la información de un banco del sistema financiero peruano, banco que se ubica en los primeros lugares por su alta participación en la colocación de créditos directos en el sistema financiero peruano. Los directores orientaron sus esfuerzos y estrategias a transformar digitalmente al banco, en el proceso de transformación digital, uno de los pilares es la personalización de la comunicación con los clientes, comunicación tanto de ofertas como de beneficios, con la transformación digital, el banco mejoró en la aceptación de sus campañas (mejores ratios de efectividad de campañas), en la satisfacción de sus clientes (mayor NPS - Net Promote Score) y en la bancarización de más peruanos (crecimiento del 10% respecto al año anterior). El banco se apoyó en el uso de una herramienta estadística que le permitió direccionar sus acciones comerciales y de comunicación de manera personalizada. El rol que se desempeñó en el banco tuvo la misión de crear la herramienta estadística capaz de personalizar la comunicación de beneficios del banco a sus clientes, para lograrlo se desarrollaron las siguientes tareas: relevamiento de la problemática del negocio con los directores del banco, diagnóstico de la situación del negocio, mapeo de las fuentes de datos disponibles y necesarias para el desarrollo de la herramienta estadística, estructuración de las fuentes de datos, entrenamiento y validación del algoritmo de personalización KNN Recommender, medición del impacto al negocio, presentación al negocio y acompañamiento en la implementación de la solución en los sistemas digitales del banco.

This work on professional proficiency in Statistics and Computer Science was developed with information from a bank in the Peruvian financial system, a bank that is in the first places due to its high participation in the placement of direct credits in the Peruvian financial system. The directors directed their efforts and strategies to digitally transform the bank. In the digital transformation process, one of the pillars is the personalization of communication with customers, communication of both offers and benefits. With digital transformation, the bank improved in the acceptance of their campaigns (better campaign effectiveness ratios), in the satisfaction of their customers (higher NPS - Net Promote Score) and in the banking of more Peruvians (10% growth compared to the previous year). The bank relied on the use of a statistical tool that allowed it to direct its commercial and communication actions in a personalized way. The role he played in the bank had the mission of creating the statistical tool capable of personalizing the communication of the bank's benefits to its clients. To achieve this, the following tasks were developed: survey of the business problems with the bank directors, diagnosis of the business situation, mapping of the data sources available and necessary for the development of the statistical tool, structuring of the data sources, training and validation of the KNN Recommender personalization algorithm, measurement of the impact on the business, presentation to the business and support in the implementation of the solution in the bank's digital systems.