Implementación de un modelo predictivo en una empresa de apuestas en línea para identificar el riesgo de fuga de jugadores y poder ofrecer la oferta adecuada para cada segmento de jugadores

En el presente proyecto se busca aplicar un modelo de predicción para identificar jugadores en riesgo de churn en una empresa de apuestas en línea. Esto se refiere a aquellos jugadores con una alta probabilidad de abandonar la plataforma, dejando de participar activamente en los juegos. Posteriormente, con el objetivo de identificar a estos usuarios, se implementará también un modelo de segmentación que, basado en las características y comportamientos de los jugadores, funcionará como insumo para que posteriormente, las áreas encargadas puedan ofrecer promociones, bonos y ofertas a los jugadores en riesgo de churn. La empresa en cuestión ofrece apuestas en línea en juegos de casino como blackjack y ruleta, además de una amplia oferta deportiva como NBA o NFL. Adicionalmente, también cuenta con múltiples métodos de pago electrónicos y en efectivo. Toda esta información será clave para analizar el comportamiento de los usuarios. Para la ejecución del proyecto, se realizará inicialmente un análisis descriptivo de variables clave como el número y monto de apuestas realizadas, el tiempo que el jugador lleva activo en la plataforma, y los depósitos y retiros efectuados. Este análisis permitirá identificar patrones, como el número de días que un jugador lleva sin realizar movimientos significativos en su cuenta, y predecir mediante el modelo si existe un riesgo de abandono. Posteriormente, se desarrollará una segmentación de los jugadores considerando factores como los productos en los que participan (casino, deportes o ambos), sus juegos de preferencia y demás factores comportamentales relacionados con la experiencia dentro de la plataforma. Esto permitirá tener información fundamentada para diseñar estrategias de retención más efectivas mediante promociones adaptadas a cada segmento. Para la selección del mejor modelo, se utilizarán metodologías de minería de datos como CRISP-DM y SCRUM. Una vez implementado, se procederá con la evaluación del modelo y el análisis de los resultados, con el fin de garantizar su eficacia y alineación con los objetivos de la empresa.