Modelo de reasignación de millas de programa de fidelidad de Banco Privado para consumos en tarjetas de crédito

Abstract

El siguiente trabajo final tiene como objetivo rediseñar el programa de millas para consumos locales efectuados con tarjetas de crédito en un banco privado de plaza. Se detectó la oportunidad de modificar la asignación actual de millas, buscando la combinación de ratios óptima que beneficie a los rubros de consumo más rentables sin modificar los costos actuales. Se elaboró un plan de trabajo adoptando la metodología CRISP-DM, realizándose un proceso de carga, transformación, análisis y limpieza sobre las bases de datos, efectuando análisis de distribución, tratamiento de nulos, valores atípicos y correlación entre las variables involucradas. Una vez obtenida la base final, se clasificaron los consumos en los siguientes rubros: Esencial, Confort, Ocio, Servicios, Débitos Automáticos y Otros. Se realizó una segmentación de los clientes para identificar si existían perfiles de consumo similares y confirmar la viabilidad del proyecto. Para esto se utilizó el algoritmo de Kmeans, siendo necesario normalizar la base por medio del cálculo del share de consumo. Se obtuvieron resultados satisfactorios con cinco clusters, los cuales se evaluaron mediante el método de la Silhoutte y la caracterización, concluyendo que cada cluster representa a un grupo de consumo bien definido en categorías culturalmente reconocidas. Se aplicaron modelos de optimización de la librería cvxpy sobre la base segmentada para maximizar la cantidad de millas que se otorgan a los rubros más rentables, cumpliendo con las restricciones impuestas por el negocio. Como resultado se les brindará a los clientes un aumento del 50% en la cantidad de millas percibidas por cada dólar de consumo en Ocio y Confort, sin perjudicar en exceso a las restantes categorías, lo cual es importante porque permite que el cliente perciba el beneficio que se le está otorgando y por ende incremente su consumo en dichos rubros.