Desistimientos de clientes en la venta de propiedades inmobiliarias

La introducción presenta a Habi como una empresa innovadora en el sector inmobiliario en América Latina, destacada por su uso de tecnología y datos para optimizar los procesos de compra y venta de propiedades, ofreciendo a sus clientes una experiencia ágil y eficiente. Sin embargo, enfrenta el desaf...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Garzón Mora, German Santiago, Muñoz Segura, Daniel Mauricio
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión aceptada para publicación
Fecha de publicación:2024
País:Colombia
Institución:Universidad de los Andes
Repositorio:Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/75245
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/1992/75245
Access Level:acceso embargado
Palabra clave:Modelos predictivos
Datos
Inmobiliaria
Machine learning
Ingeniería
Descripción
Sumario:La introducción presenta a Habi como una empresa innovadora en el sector inmobiliario en América Latina, destacada por su uso de tecnología y datos para optimizar los procesos de compra y venta de propiedades, ofreciendo a sus clientes una experiencia ágil y eficiente. Sin embargo, enfrenta el desafío de gestionar el impacto de los desistimientos de venta, un problema que interrumpe el flujo operativo, genera pérdidas económicas y afecta la planificación de inventarios. En este contexto, el proyecto propone el desarrollo de una herramienta predictiva basada en machine learning, que permita identificar con anticipación las propiedades con mayor probabilidad de desistimiento. A partir del análisis de datos históricos de Habi, se compararon 14 modelos predictivos, seleccionando el Support Vector Machine como el más eficaz, con métricas de precisión del 66% y recall del 76%. Esta solución busca no solo mejorar la gestión operativa y optimizar recursos, sino también consolidar a Habi como líder en el uso de tecnologías avanzadas, fortaleciendo su capacidad para anticiparse a desafíos del mercado y adaptarse a un entorno competitivo en constante evolución.