En el presente trabajo se desarrolla una metodología de segmentación ocupando árboles de decisión en base a una variable denominada “tiempo esperado de vida”, que se calcula mediante el método de análisis de supervivencia. En particular esta metodología de segmentación, en combinación con el método de tasas de transición para el cálculo de probabilidades de incumplimiento, se utiliza para cuantificar el riesgo de crédito de la cartera de clientes de un banco en términos de monto a provisionar en los próximos 12 meses, en el marco del segundo acuerdo regulatorio de instituciones bancarias (Basilea II).Para los bancos es importante tener suficiencia de provisiones, es decir, reservas de dinero que les permitan cubrir el gasto esperado asociado al incumplimiento de una proporción importante de su cartera de clientes en un horizonte de tiempo adecuado y así poder operar con normalidad. Sin embargo, éstos tienen incentivos para provisionar el menor monto posible, por el costo de oportunidad que deben asumir por tales reservas. Por este motivo es relevante hacer una estimación de provisiones que sea lo más precisa posible, para satisfacer los requerimientos de todas las partes interesadas.Los resultados obtenidos son competitivos en comparación a la regresión logística en términos de error promedio en monto. La variable “tiempo esperado de vida” tiene un alto poder de discriminación entre buenos y malos clientes, y las pruebas de stress muestran además que mejora la calidad de la segmentación, permitiendo reducir el error de estimación. El tiempo esperado de vida, además de mejorar la calidad de la segmentación, tiene la ventaja adicional que puede ser ocupado para tomar medidas beneficiosas para el Banco. Por ejemplo, se puede aplicar para saber a quiénes ofrecer productos de distinto plazo (créditos rotativos a clientes con “corta” vida e hipotecarios a clientes con “larga” vida), o bien para distinguir a los clientes sobre los que deben concentrarse los esfuerzos de cobranza. Sin embargo, la aplicación de esta variable va mucho más allá del área bancaria. En marketing, la vida puede ser el tiempo que un cliente contrata un determinado servicio. En general, en la medida que exista una clara definición de vida de una población, la variable “tiempo esperado de vida” puede ser útil para identificar perfiles de comportamiento.