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Je vais prédire le churn client à l'aide de machine learning en python
Analyste financier : modèles financiers, tableaux de bord et automatisation de feuilles
Bonjour, je suis Amna. MBA en finance avec une formation en génie biomédical, j’aime les chiffres et les systèmes qui fonctionnent d’eux-mêmes.
Je conçois des modèles financiers, des valorisations DCF...
À propos de ce service
Perdre des abonnés discrètement réduit les revenus et la plupart des entreprises ne découvrent cela qu'après que le client est déjà parti.
Je construis des modèles de machine learning qui signalent quels clients sont sur le point de churn avant que cela se produise, afin que vous puissiez intervenir avec des offres de fidélisation pendant qu'il est encore temps.
Sur un jeu de données réel de télécommunications (plus de 7000 clients), mon modèle a correctement identifié 82 % du revenu à risque, ce qui représente plus de 1,7 million de dollars par an si l'entreprise est étendue à 10 000 abonnés. Le modèle indique également pourquoi les clients partent (type de contrat, ancienneté, tarification), vous ne recevez donc pas seulement une prédiction, mais aussi une raison.
Ce que vous obtenez :
- Un modèle de prédiction du churn opérationnel, entraîné sur vos données clients (ou un jeu de données d'exemple)
- Des métriques claires : précision, rappel, exactitude expliqués en termes simples pour votre activité, pas seulement du jargon
- Une liste classée de vos clients à haut risque
- Une brève analyse : ce qui motive le churn dans votre entreprise et ce sur quoi agir en priorité
- Une estimation du revenu à risque en dollars, pas seulement des probabilités
Que vous gériez un SaaS, une box d'abonnement, un service de télécommunications ou toute entreprise à revenu récurrent, si vous perdez des clients sans savoir pourquoi, cela vous le dira.
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
APIs:
Google Cloud Vision API
Outils:
Jupyter Notebook
•
Colab
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Dois-je fournir mes propres données clients ?
Pas forcément — vous pouvez partager votre propre jeu de données clients (CSV/Excel) pour un modèle entièrement personnalisé, ou je peux utiliser un échantillon représentatif pour démontrer la méthode si vous n'êtes pas encore prêt à partager des données réelles. Quoi qu'il en soit, le livrable inclut le même modèle, les scores de risque et le rapport.
Dans quel format vais-je recevoir les résultats ?
Vous recevrez une liste classée de clients par risque de churn (Excel/CSV), un rapport écrit expliquant les principaux moteurs du churn en termes simples, et — selon votre package — une estimation du revenu à risque en dollars.
Quelle est la précision du modèle ?
La précision dépend de vos données, mais sur un jeu de données de référence, mon modèle a identifié 82 % du revenu à risque. Je partagerai la précision, le rappel et l'exactitude pour vos données — la métrique la plus importante pour le churn est le revenu capté, pas seulement la précision globale.
Pouvez-vous déployer le modèle ou le connecter à mon système en direct ?
Pas actuellement dans le cadre de cette prestation — cela fournit un modèle entraîné et une analyse sur vos données, pas un déploiement en direct ou une intégration API. Je suis disponible pour en discuter en tant que prestation personnalisée si besoin.
De quelles données avez-vous besoin au minimum ?
Des données au niveau du client avec un résultat churn/non churn et des caractéristiques pertinentes — comme l'ancienneté, le type de contrat, le montant de la facturation, les habitudes d'utilisation, les interactions avec le support. Plus vous avez d'historique pertinent, plus le modèle sera performant.
Combien de temps cela prend-il?
Le délai de livraison est indiqué par package (3/5/7 jours), mais contactez-moi d'abord avec la taille et le format de votre jeu de données pour que je puisse confirmer le délai avant votre commande — les jeux de données très volumineux ou désordonnés peuvent nécessiter un devis personnalisé.
Proposez-vous des révisions ?
Oui, le nombre inclus dépend de votre package — voir les détails ci-dessus. Des révisions supplémentaires peuvent être ajoutées en option.
