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Vou prever o churn de clientes usando machine learning em python
Modelagem financeira, DCF, Power BI, previsão de churn
Oi, eu sou a Amna... Na verdade, eu gosto de montar modelos financeiros, o que provavelmente me torna um pouco diferente.
MBA em Finanças com formação em Engenharia Biomédica. Eu crio modelos financei...
Sobre este Serviço
Perder assinantes silenciosamente drena a receita e a maioria das empresas só descobre depois que o cliente já foi embora.
Eu crio modelos de machine learning que identificam quais clientes estão prestes a churn antes que isso aconteça, para que você possa agir com ofertas de retenção enquanto ainda há tempo.
Em um conjunto de dados real de telecomunicações (mais de 7.000 clientes), meu modelo identificou corretamente 82% da receita em risco, que vale mais de US$ 1,7 milhão por ano se for escalado para um negócio de assinatura com 10.000 clientes. O modelo também revela por que os clientes estão saindo (tipo de contrato, tempo de permanência, preço), assim você não recebe só uma previsão, mas uma razão.
O que você recebe:
- Um modelo de previsão de churn funcional treinado com seus dados de clientes (ou um conjunto de dados de exemplo)
- Métricas claras: precisão, recall, exlicadas em termos simples de negócios, não só jargão
- Uma lista classificada dos clientes com maior risco
- Um breve relatório: o que impulsiona o churn no seu negócio e o que deve ser priorizado
- Estimativa de receita em risco em dólares, não só probabilidades
Se você gerencia um produto SaaS, uma caixa de assinatura, um serviço de telecomunicações ou qualquer negócio de receita recorrente e está perdendo clientes sem saber por quê, isso te explica.
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
APIs:
API do Google Cloud Vision
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
Colab
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso fornecer meus próprios dados de clientes?
Não necessariamente — você pode compartilhar seu conjunto de dados de clientes (CSV/Excel) para um modelo totalmente personalizado, ou posso usar uma amostra representativa para demonstrar a abordagem, se ainda não estiver pronto para compartilhar dados reais. De qualquer forma, o entregável inclui o mesmo modelo, pontuações de risco e relatório.
Em qual formato receberei os resultados?
Você receberá uma lista classificada de clientes por risco de churn (Excel/CSV), um relatório escrito explicando os principais fatores de churn em termos simples de negócios e — dependendo do seu pacote — uma estimativa de receita em risco em dólares.
Qual a precisão do modelo?
A precisão depende dos seus dados, mas em um conjunto de dados de referência meu modelo identificou 82% da receita em risco. Compartilharei a precisão, recall e exatidão para seus dados — a métrica mais importante para churn é a receita capturada, não só a precisão geral.
Você pode implantar o modelo ou conectá-lo ao meu sistema ao vivo?
Atualmente, não como parte deste serviço — isso fornece um modelo treinado e análise com os dados que você fornecer, não implantação ao vivo ou integração via API. Posso discutir isso como um serviço personalizado adicional, se necessário.
Quais dados você precisa no mínimo?
Dados a nível de cliente com resultado de churn/não churn e recursos relevantes — como tempo de permanência, tipo de contrato, valor de cobrança, padrões de uso, interações de suporte. Quanto mais histórico relevante você tiver, mais forte será o modelo.
Quanto tempo leva?
O tempo de entrega está listado por pacote (3/5/7 dias), mas envie uma mensagem primeiro com o tamanho e formato do seu conjunto de dados para que eu possa confirmar o prazo antes de você fazer o pedido — conjuntos de dados muito grandes ou desorganizados podem precisar de um orçamento personalizado.
Você oferece revisões?
Sim, o número incluído depende do seu pacote — veja os detalhes do pacote acima. Revisões adicionais podem ser adicionadas como extra do serviço.
