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Predeciré la pérdida de clientes usando machine learning en python
Modelado financiero, DCF, Power BI, predicción de cancelaciones
Hola, soy Amna... en realidad disfruto creando modelos financieros, lo que probablemente me hace un poco diferente.
MBA en finanzas con formación en ingeniería biomédica. Creo modelos financieros, val...
Acerca de este Servicio
Perder suscriptores silenciosamente reduce los ingresos y la mayoría de los negocios solo se enteran después de que el cliente ya se fue.
Construyo modelos de machine learning que detectan qué clientes están a punto de abandonar antes de que suceda, para que puedas intervenir con ofertas de retención mientras aún hay tiempo.
En un conjunto de datos real de telecomunicaciones (más de 7,000 clientes), mi modelo identificó correctamente el 82% de los ingresos en riesgo, valorados en más de 1.7 millones de dólares anuales si se escala a un negocio de suscripción con 10,000 clientes. El modelo también revela por qué los clientes se van (tipo de contrato, antigüedad, precios), así no solo obtienes una predicción, sino también una razón.
Lo que obtienes:
- Un modelo de predicción de pérdida en funcionamiento entrenado con tus datos de clientes (o un conjunto de datos de muestra)
- Métricas claras: precisión, exactitud, recall explicados en términos sencillos de negocio, no solo jerga
- Una lista clasificada de tus clientes con mayor riesgo
- Un resumen breve: qué impulsa la pérdida en tu negocio y qué debes actuar primero
- Estimación del ingreso en riesgo en dólares, no solo probabilidades
Ya tengas un producto SaaS, una caja de suscripción, un servicio de telecomunicaciones o cualquier negocio con ingresos recurrentes, si estás perdiendo clientes y no sabes por qué, esto te lo dice.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
Panda
API:
Google Cloud Vision API
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
Colab
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesito proporcionar mis propios datos de clientes?
No necesariamente — puedes compartir tu conjunto de datos de clientes (CSV/Excel) para un modelo completamente personalizado, o puedo usar un conjunto de datos de muestra representativo para demostrar el enfoque si aún no estás listo para compartir datos reales. De cualquier forma, el entregable incluye el mismo modelo, puntuaciones de riesgo e informe.
¿En qué formato recibiré los resultados?
Recibirás una lista clasificada de clientes por riesgo de pérdida (Excel/CSV), un informe escrito que explica los principales impulsores de la pérdida en términos sencillos de negocio y — dependiendo de tu paquete — una estimación de ingresos en riesgo en dólares.
¿Qué tan preciso es el modelo?
La precisión depende de tus datos, pero en un conjunto de datos de referencia mi modelo identificó correctamente el 82% de los ingresos en riesgo. Compartiré la precisión, recall y exactitud para tus datos — la métrica que más importa para la pérdida es el ingreso capturado, no solo la precisión general.
¿Puedes desplegar el modelo o conectarlo a mi sistema en vivo?
Actualmente no como parte de este servicio — esto entrega un modelo entrenado y análisis con los datos que proporcionas, no despliegue en vivo ni integración API. Con gusto puedo discutir eso como un seguimiento personalizado si es necesario.
¿Qué datos necesitas como mínimo?
Datos a nivel de cliente con resultado de pérdida/no pérdida y características relevantes — cosas como antigüedad, tipo de contrato, monto de facturación, patrones de uso, interacciones de soporte. Cuanta más historia relevante tengas, más fuerte será el modelo.
¿Cuánto tiempo se tarda?
El tiempo de entrega está listado por paquete (3/5/7 días), pero primero envíame un mensaje con el tamaño y formato de tu conjunto de datos para confirmar el tiempo antes de que hagas el pedido — conjuntos de datos muy grandes o desordenados pueden requerir una cotización personalizada.
¿Ofrecen revisiones?
Sí, el número incluido depende de tu paquete — consulta los detalles del paquete arriba. Las revisiones adicionales pueden añadirse como extra del gig.
