Vou construir um modelo de previsão de cancelamento de clientes usando python

Pare de adivinhar por que seus clientes estão saindo.

Eu ajudo empresas a transformar dados brutos de clientes em estratégias de retenção acionáveis usando Python, estatísticas e IA.

Em vez de focar apenas na precisão, meu objetivo é uma análise confiável e impacto real nos negócios.

Em um projeto recente, criei uma pipeline de previsão de churn combinada com uma simulação de orçamento de retenção, identificando 593 clientes prioritários e projetando um ROI baseado em cenários entre 1,02× e 7,08×.

Como podemos trabalhar juntos

• Análise e previsão de churn: Identifique clientes em risco e compreenda os principais fatores de churn usando Regressão Logística e XGBoost.
• Além da precisão: Avalie os modelos usando precisão, recall, ROC-AUC e PR-AUC.
• Valor do cliente e retenção: Use análise de sobrevivência para estimar o momento do churn e segmentação RFM para priorizar esforços de retenção.
• Entregáveis limpos e reproduzíveis: Código em Python, scripts SQL, aplicativos Streamlit, visualizações ou relatórios prontos para executivos.

Vamos conversar antes de você fazer a contratação: Envie uma breve descrição do seu conjunto de dados e objetivo de negócio. Eu revisarei o escopo e sugerirei a abordagem analítica mais adequada.

Costumo responder em algumas horas.