Algoritmo de Machine Learning para a predecir bajas de productos por cdmon

inLab FIB colabora con cdmon en el desarrollo de una solución basada en técnicas de aprendizaje automático para predecir la no renovación de los productos contratados. El proyecto tiene como objetivo analizar datos históricos e información interna disponible para identificar patrones de comportamiento que permitan anticipar, con un cierto grado de confianza, qué productos presentan un mayor riesgo de no renovación.

La solución desarrolla un modelo predictivo capaz de procesar grandes volúmenes de datos y generar estimaciones de la probabilidad de no renovación para los distintos productos. Estas predicciones sirven de apoyo en la toma de decisiones y permiten planificar con suficiente antelación medidas preventivas y correctivas.

El proyecto proporciona a cdmon una herramienta de apoyo a la toma de decisiones basada en datos, que facilita la identificación temprana de posibles no renovaciones y contribuye a optimizar la gestión de sus productos y la planificación de las medidas más adecuadas.