利用决策树预测银行电话营销的成功

Rony Tito Ventura Ramos, Andrew Pold Jacobo Castillo, Jesus Begazo Ticona, Brian Jhosep Gomez Velasco
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摘要

远程营销是一种交互式的直接营销技术,在这种技术中,远程营销代理通过电话请求潜在客户进行商品或服务的销售。电话营销的主要问题之一是指定最有可能购买所提供产品的客户名单。在这篇文章中,我们提出了一个个性化的决策支持系统,该系统可以在拨打电话后自动预测目标受众的决策,以提高直接广告活动的有效性,从而降低活动的成本和时间。本文使用的人工智能方法是用精度、准确性和完整性的度量来评估决策树。在应用人工智能方法后,我们获得了80%以上的准确性、准确性和完整性。该小组得出的结论是,为了改进决策树模型,必须通过统计技术或图表对数据进行预先分析,以获得数据参考,并应用平衡技术以获得可能的最佳模型。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Predicción del éxito del telemarketing bancario mediante el uso de árboles de decisión
El telemercadeo es una técnica interactiva de mercadeo directo en la que un agente de telemercadeo solicita clientes potenciales a través del teléfono para realizar una venta de mercadería o servicio. Uno de los grandes problemas del telemarketing es especificar la lista de clientes que presentan una mayor probabilidad de comprar el producto que se ofrece. En este artículo proponemos un sistema de apoyo en la toma de decisiones personalizado que puede predecir automáticamente la decisión del público objetivo luego de realizar una llamada de telemarketing, con el fin de aumentar la efectividad de las campañas publicitarias directas y en consecuencia reducir el costo y tiempo de la campaña. El método de inteligencia artificial utilizado en este trabajo es el árbol de decisión evaluado con las métricas de precisión, exactitud y exhaustividad. Luego de aplicar el método de inteligencia artificial obtenemos una exactitud, precisión y exhaustividad mayor al 80%. Las conclusiones a los que el equipo llegó son que para mejorar el modelo de árbol de decisión es importante realizar un análisis previo de los datos mediante técnicas estadísticas o diagramas, para obtener referencia de los datos y aplicar técnicas de balanceo para obtener el mejor modelo posible.
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