Uno de los dolores más comunes: "mis clientes se van y me entero cuando ya es tarde". Así abordamos un proyecto de predicción de churn.
1. Diagnóstico
Entendemos el negocio: qué es "irse", cada cuánto pasa y qué datos existen.
2. Datos
Unificamos las fuentes y limpiamos lo necesario. Sin datos confiables, no hay modelo confiable.
3. Modelo (PoC)
Entrenamos un modelo que estima, con semanas de anticipación, la probabilidad de que cada cliente se vaya.
4. Acción
El equipo comercial recibe una lista priorizada y actúa antes de perder al cliente.
5. Resultado y evolución
Medimos el impacto y ajustamos. El modelo mejora con el tiempo.
Nota: contenido ilustrativo de nuestra forma de trabajar. No representa a un cliente específico ni incluye datos confidenciales.