Je vais construire un modèle de prédiction de churn client pour votre entreprise

Je vais créer un modèle de prédiction de churn client pour identifier les clients à risque avant qu'ils ne partent.

Ce que vous obtenez :

- Modèle de prédiction de churn avec un taux de rappel élevé (capture 75-80 % des churners)

- Analyse de l'importance des caractéristiques (ce qui influence la perte de clients)

- Rapport sur l'impact commercial avec des estimations de ROI

- Recommandations concrètes pour la fidélisation

- Code Python propre et documenté

Ma démarche :

1. Analyser vos données clients et les schémas de churn

2. Créer des caractéristiques qui prédisent le comportement de churn

3. Construire et optimiser un modèle de classification

4. Se concentrer sur la valeur commerciale, pas seulement la précision

5. Fournir une stratégie de fidélisation avec un guide de mise en œuvre

Projet récent : Création d'un modèle de churn pour une télécom avec 78 % de détection de churners et une économie annuelle estimée à 196 000 dollars.

Pile technologique : Python, Scikit-learn, Pandas, Random Forest, XGBoost

Idéal pour : SaaS, télécoms, services d'abonnement, commerce en ligne

Réduisons votre perte de clients et augmentons la fidélisation.