Fornirò previsione CLV, segmentazione e approfondimenti azionabili sulla retention

Creo soluzioni di business intelligence personalizzate alimentate da AI che combinano machine learning avanzato con dashboard interattivi. La mia esperienza copre previsione del Customer Lifetime Value (CLV), previsione del churn, segmentazione dei clienti e spiegabilità del modello usando SHAP/LIME.

Con competenze in Python, scikit-learn, XGBoost, Random Forest, Pandas, NumPy, Matplotlib e Streamlit/Dash, offro soluzioni end-to-end che includono:

Preparazione dei dati e feature engineering (aggregazione delle transazioni, pulizia dei dati, creazione di feature derivate).

Modellazione e valutazione (Linear Regression, Random Forest, SVM, XGBoost con metriche come R², RMSE, precision, recall, F1-score, AUC).

Spiegabilità e approfondimenti (analisi del contributo delle feature con SHAP/LIME).

Segmentazione dei clienti (KMeans, DBSCAN, Gaussian Mixture Models con profili azionabili).

Dashboard interattive dove i clienti inseriscono i dati e vedono immediatamente previsioni, driver delle feature e visualizzazioni.

Le consegne possono includere un notebook Jupyter con analisi completa, un rapporto aziendale breve con raccomandazioni e un prototipo di app Streamlit/Dash funzionante pronto per demo o integrazione con i tuoi sistemi esistenti.