Construiré un modelo de aprendizaje automático para predicción de churn de clientes

Te permite identificar a los clientes "en riesgo" antes de que se vayan. Al saber quiénes probablemente cancelen, puedes lanzar campañas de retención dirigidas, ahorrar en costos de adquisición y estabilizar tus ingresos recurrentes mensuales (MRR).

Por supuesto. La privacidad de los datos es mi máxima prioridad. Estoy dispuesto a firmar un NDA si es necesario. Una vez finalizado y entregado el proyecto, elimino tu conjunto de datos de mi entorno local a menos que solicites lo contrario para mantenimiento futuro.

La precisión depende de la calidad y volumen de tus datos históricos. Durante el proceso, proporciono métricas de evaluación detalladas (Precisión, Precisión, Recall y F1-Score) para que puedas entender exactamente qué tan confiables son las "alertas de riesgo" del modelo antes de implementarlas.

Normalmente, necesito datos históricos de comportamiento de clientes (fechas de suscripción, frecuencia de uso, último inicio de sesión, tickets de soporte, historial de pagos). Puedo trabajar con exportaciones en CSV, Excel o SQL. Si tus datos están desorganizados, incluyo una fase de limpieza usando Pandas para prepararlos.

Dependiendo de tu paquete, puedo entregar un Jupyter Notebook con el informe final, o una API Flask completamente funcional. Con la API, tu software existente puede "preguntar" al modelo por una puntuación de riesgo para cualquier cliente en tiempo real.