Costruirò un modello di previsione del churn dei clienti usando python

Smetti di indovinare perché i tuoi clienti se ne vanno.

Aiuto le aziende a trasformare i dati grezzi dei clienti in strategie di retention pratiche usando Python, statistica e machine learning.

Invece di inseguire solo la precisione, il mio focus è sull'analisi affidabile e sull'impatto reale sul business.

In un progetto recente, ho costruito una pipeline di previsione del churn combinata con una simulazione del budget di retention, identificando 593 clienti prioritari e proiettando un ROI basato su scenari tra 1,02× e 7,08×.

Come possiamo collaborare

• Analisi e previsione del churn: Identifica i clienti a rischio e comprendi i principali driver del churn usando Logistic Regression e XGBoost.
• Oltre la precisione: Valuta i modelli usando precision, recall, ROC-AUC e PR-AUC.
• Valore del cliente e retention: Usa l'analisi di sopravvivenza per stimare il momento del churn e la segmentazione RFM per dare priorità agli sforzi di retention.
• Deliverables puliti e riproducibili: Codice Python, script SQL, app Streamlit, visualizzazioni o report pronti per i dirigenti.

Parliamone prima che tu prenoti: Mandami una breve descrizione del tuo dataset e dell'obiettivo di business. Esaminerò il scope e suggerirò l'approccio analitico più adatto.

Rispondo di solito entro poche ore.