PromoAI: sistema de análisis predictivo para la personalización de promociones basadas en consumos electrónicos

Abstract

El ecosistema financiero argentino genera volúmenes masivos de datos transaccionales que, en gran medida, permanecen subutilizados por las empresas procesadoras de pagos. Esta situación representa una oportunidad significativa para el desarrollo de soluciones analíticas avanzadas que permitan transformar dichos datos en conocimiento accionable para la toma de decisiones comerciales. Ante esta problemática, el presente trabajo propone el diseño e implementación de PromoAI, un sistema de análisis predictivo que emplea técnicas de aprendizaje automático para modelar el comportamiento de consumo de usuarios de tarjetas de crédito. La solución desarrollada se compone de un pipeline integral que abarca desde la ingesta y preprocesamiento de datos históricos anonimizados hasta la generación de predicciones de gasto futuro y la segmentación estratégica de clientes mediante la metodología RFM. El sistema está dirigido principalmente a empresas procesadoras de pagos, como Prisma Medios de Pago, actuando como una herramienta de Business Intelligence que les permite ofrecer a los bancos emisores recomendaciones basadas en datos para la personalización de promociones. La validación del modelo predictivo confirma su robustez y capacidad para generalizar nuevos datos, mientras que el diseño de la arquitectura garantiza el cumplimiento de la normativa local en materia de protección de datos personales.