Construiré un modelo de predicción de abandono de clientes con panel de control

¿Te cuesta saber qué clientes están a punto de irse antes de que realmente lo hagan?

Construyo modelos de predicción de abandono y informes de segmentación de clientes que te muestran exactamente quién está en riesgo y por qué, para que puedas actuar antes de perderlos.

Lo que he hecho: Creé un sistema de predicción de abandono para un minorista de comercio electrónico con 541,909 transacciones reales que identificó 379K en ingresos en riesgo usando segmentación RFM y un modelo de Random Forest con un 94% de recall (capturando 94 de cada 100 clientes que estaban a punto de abandonar).

Lo que obtienes, dependiendo de tu paquete:

• Segmentación de clientes RFM para identificar quiénes son tus campeones, leales, en riesgo y perdidos
• Un modelo de predicción de abandono entrenado, no solo un cuaderno, sino una herramienta funcional
• Una app interactiva de Streamlit para puntuación en tiempo real
• Un panel de Power BI para priorizar el presupuesto de retención (Premium)
• Explicaciones claras de por qué los clientes abandonan, no solo una puntuación de riesgo

Antes de ordenar: envíame un ejemplo de tus datos (o describe qué tienes, como ID de cliente, fechas de compra, valores de pedido, que son las columnas clave) para que pueda confirmar el alcance y darte un plazo preciso.