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Maximizaré la optimización SEO dirigida a búsquedas de negocios con alto tráfico
India
Ingeniero de IA, chatbots agenticos, full stack
Acerca de este Servicio
TRANSFORMA LA RETENCIÓN DE TU NEGOCIO CON INTELIGENCIA PREDICTIVA DE INGRESOS
La pérdida de clientes mata el crecimiento. Si esperas a que cancelen, ya es demasiado tarde. Necesitas una pipeline automatizada de Machine Learning que prediga exactamente qué usuarios están en riesgo semanas antes de que se vayan.
Como desarrollador de software experimentado, diseño análisis predictivos de extremo a extremo adaptados a la estructura de tus datos (Telecomunicaciones, SaaS, FinTech, Comercio electrónico). Entrego pipelines listos para empresas que convierten la telemetría de usuarios en estrategias de retención accionables.
LO QUE CREO PARA TI:
* Ingeniería avanzada de datos: Pipelines que manejan campos faltantes y variables de alta cardinalidad.
* Corrección de desequilibrio (SMOTE): Sobremuestreo sintético para manejar conjuntos de datos de churn escasos sin sesgo de falsos positivos.
* Evaluación multi-algoritmo: Entrenamiento con XGBoost, LightGBM y Random Forests junto con redes de Deep Learning.
* Optimización de hiperparámetros: Optimización bayesiana / de cuadrícula para maximizar precisión, recall y scores F1.
* Despliegue en dashboard: Aplicaciones web interactivas que muestran tarjetas de riesgo dinámicas y mapas de características.
Experiencia:
Clasificación
•
Tasa de cancelación
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
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keras
•
PyTorch
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Panda
API:
Microsoft Computer Vision AI
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
TensorFlow
•
Excel
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipo de datos necesito proporcionarte para comenzar?
Para una precisión óptima del modelo, se requiere un conjunto de datos históricos (CSV, Excel o volcado SQL) que contenga atributos de comportamiento del cliente. Esto generalmente incluye características como duración de la suscripción, frecuencia de uso, tipo de contrato y una bandera histórica que indique si el cliente permaneció o no.
¿Por qué enfatizas el sobremuestreo SMOTE en el desarrollo de tu pipeline?
En casi todas las industrias reales, el número de usuarios que churn es mucho menor que el número de usuarios que permanecen (desequilibrio de clases)
