Integrantes:

• Paría Luján, Jhon

• Del Río Ricce, Brigitte Scarlett

• Machado Torres, Julio

• Lázaro Lara, William

El presente trabajo de investigación aborda la problemática de la gestión de distribuidores de equipos móviles en la macrorregión sur del Perú. Utilizando un dataset transaccional de 25,354 registros, se implementó una metodología híbrida de Machine Learning. En una primera fase no supervisada, se identificaron tres perfiles de comportamiento mediante algoritmos de clustering (K-Means, GMM y Jerárquico), logrando aislar un segmento crítico de "Ventas Menores/Riesgo". En una segunda fase supervisada, se entrenaron modelos para predecir la fuga de clientes, alcanzando un F1-Score de 0.909 y un AUROC cercano a 1.0. Los resultados permitieron identificar puntualmente a 20 distribuidores en riesgo inminente, concentrados principalmente en el departamento de Arequipa.

GITHUB: https://github.com/jmachadot/segmentaci ... cion-churn