Algoritme de Machine Learning per a predir baixes de productes per a cdmon

L’inLab FIB col·labora amb cdmon en el desenvolupament d’una solució basada en tècniques de machine learning per predir la no renovació dels productes contractats. El projecte té com a objectiu analitzar les dades històriques i la informació interna disponible per identificar patrons de comportament que permetin anticipar, amb un determinat grau de confiança, quins productes presenten un major risc de no renovació.

La solució desenvolupa un model predictiu capaç de processar grans volums de dades i generar estimacions sobre la probabilitat de no renovació dels diferents productes. Aquestes prediccions proporcionen informació de suport per a la presa de decisions i permeten planificar accions preventives i correctores amb prou antelació.

El projecte proporciona a cdmon una eina de suport a la decisió basada en dades, que facilita la identificació anticipada de possibles no renovacions i contribueix a optimitzar la gestió dels seus productes i la planificació de les actuacions més adequades.