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Prevedrò il churn dei clienti usando machine learning in python
Modellazione finanziaria, DCF, Power BI, previsione del churn
Ciao, sono Amna... In realtà mi piace costruire modelli finanziari, il che probabilmente mi rende un po’ fuori dal comune.
MBA in finanza con laurea in ingegneria biomedica. Creo modelli finanziari, v...
Informazioni su questo servizio
Perdere clienti silenziosamente riduce i ricavi e la maggior parte delle aziende scopre che il cliente se n'è già andato troppo tardi.
Costruisco modelli di machine learning che segnalano quali clienti stanno per abbandonare prima che succeda, così puoi intervenire con offerte di fidelizzazione mentre c'è ancora tempo.
Su un dataset reale di telecomunicazioni (oltre 7.000 clienti), il mio modello ha segnalato correttamente l'82% dei ricavi a rischio, per un valore di oltre 1,7 milioni di dollari all'anno se applicato a un business di abbonamenti con 10.000 clienti. Il modello mostra anche perché i clienti se ne vanno (tipo di contratto, durata, prezzo), così non ottieni solo una previsione, ma anche una motivazione.
Ciò che ottieni:
- Un modello di previsione del churn funzionante, addestrato sui tuoi dati clienti (o su un dataset di esempio)
- Metriche chiare: accuratezza, precisione, recall spiegati in termini semplici di business, non solo jargon
- Una lista ordinata dei clienti più a rischio
- Una breve relazione: cosa spinge al churn nel tuo business e cosa intervenire prima
- Stima del ricavo a rischio in termini di dollari, non solo probabilità
Se gestisci un prodotto SaaS, una box in abbonamento, un servizio di telecomunicazioni o qualsiasi attività con ricavi ricorrenti e perdi clienti senza sapere perché, questa soluzione ti dà le risposte.
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework:
Scikit-learn
•
Panda
API:
Google Cloud Vision API
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Colab
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Devo fornire i miei dati clienti?
Non necessariamente — puoi condividere il tuo dataset clienti (CSV/Excel) per un modello completamente personalizzato, oppure posso usare un campione rappresentativo per mostrare l'approccio se non sei ancora pronto a condividere dati reali. In ogni caso, il risultato include lo stesso modello, punteggi di rischio e report.
In quale formato riceverò i risultati?
Ottieni una lista ordinata dei clienti per rischio di churn (Excel/CSV), un report scritto che spiega i principali motivi del churn in termini semplici di business e — a seconda del pacchetto — una stima del ricavo a rischio in dollari.
Quanto è preciso il modello?
L'accuratezza dipende dai tuoi dati, ma su un dataset di riferimento il mio modello ha segnalato l'82% dei ricavi a rischio. Condividerò precisione, recall e accuratezza per i tuoi dati — la metrica più importante per il churn è il ricavo catturato, non solo l'accuratezza generale.
Puoi distribuire il modello o collegarlo al mio sistema live?
Non attualmente come parte di questa gig — questa consegna un modello addestrato e un'analisi sui dati forniti, non una distribuzione live o integrazione API. Sono disponibile a discuterne come follow-up personalizzato se necessario.
Di quali dati hai bisogno almeno?
Dati a livello di cliente con risultato churn/non-churn e caratteristiche rilevanti — come durata, tipo di contratto, importo di fatturazione, modelli di utilizzo, interazioni di supporto. Più storia rilevante hai, più forte sarà il modello.
Quanto tempo ci vuole?
Il tempo di consegna è indicato per ogni pacchetto (3/5/7 giorni), ma scrivimi prima con le dimensioni e il formato del tuo dataset così posso confermare i tempi prima che tu ordini — dataset molto grandi o disordinati potrebbero richiedere un preventivo personalizzato.
Offrite revisioni?
Sì, il numero incluso dipende dal tuo pacchetto — vedi i dettagli sopra. Revisioni aggiuntive possono essere aggiunte come extra gig.
