Vou aumentar o valor vitalício do seu cliente com ciência de dados
Sobre este Serviço
Conquistar um novo cliente de e-commerce custa 5x mais do que manter um existente. Se os compradores compram uma vez e nunca mais voltam, seu gasto com anúncios está drenando lucros. Para escalar, VOCÊ PRECISA aumentar o Customer Lifetime Value (LTV).
Pare de adivinhar por que os clientes saem. Forneça os dados da sua loja (Shopify/WooCommerce, exportações CSV de lojas de Ecommerce, SQL), e eu usarei Ciência de Dados para criar uma estratégia proativa de retenção.
Analiso seu histórico de transações para encontrar seus verdadeiros VIPs, identificar quem está em risco de churn e descobrir os gatilhos exatos que os fazem sair.
O que farei:
Segmentação RFM: Agrupar compradores em VIPs, Leais, Hibernando e Perdidos.
Previsão de Churn (ML): Construir um modelo de Machine Learning para atribuir uma "Probabilidade de Churn %" a cada usuário.
Análise de Gatilhos: Explicar por que eles saem (por exemplo, "Sem compra há 30 dias").
Análise de revisão NLP: Encontrar reclamações ocultas em milhares de avaliações de produtos.
Entregáveis para donos de negócios:
Notebooks Jupyter totalmente documentados
Conjuntos de dados limpos com scores de LTV & Churn
Relatório executivo em PDF de 4 páginas (Português simples, sem matemática confusa)
Dashboards interativos (Tableau/PowerBI na camada Premium)
Pare de enviar descontos genéricos para todos. Direcione a sua campanha
Linguagem de programação:
Python
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R
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SQL
•
Colab
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
P: Que tipo de dado preciso fornecer?
A: Idealmente, um export de seus pedidos de clientes (ID do Cliente, Data do Pedido, Gasto Total, etc.). Se você usa Shopify, WooCommerce ou Magento, pode simplesmente exportar os arquivos CSV pelo painel de administração da sua loja. Se não tiver certeza do que exportar, me envie uma mensagem antes de fazer o pedido e eu te orientarei!
Q: O que é "Importância de Features" e por que isso importa para minha loja?
A: Ele te diz por que os clientes estão saindo. Em vez de apenas dizer "Cliente A vai churnar," o modelo diz "Cliente A vai churnar porque não compra há 30 dias e usou um código de desconto apenas uma vez." Isso fornece à sua equipe de marketing uma "lista de tarefas" exata para salvá-los.

