Je vais créer un modèle de prédiction de la perte de clients avec Python

Arrêtez de deviner pourquoi vos clients partent.

J’aide les entreprises à transformer des données clients brutes en stratégies de fidélisation concrètes en utilisant Python, la statistique et l’apprentissage automatique.

Au lieu de me concentrer uniquement sur la précision, je privilégie une analyse fiable et un impact réel sur votre activité.

Dans un projet récent, j’ai créé une pipeline de prédiction de churn combinée à une simulation de budget de fidélisation, identifiant 593 clients prioritaires et projetant un ROI basé sur différents scénarios entre 1,02× et 7,08×.

Comment nous pouvons collaborer

• Analyse et prédiction du churn : Identifier les clients à risque et comprendre les principaux facteurs de départ en utilisant la régression logistique et XGBoost.
• Au-delà de la précision : Évaluer les modèles avec la précision, le rappel, ROC-AUC et PR-AUC.
• Valeur client et fidélisation : Utiliser l’analyse de survie pour estimer le moment du churn et la segmentation RFM pour prioriser les efforts de fidélisation.
• Livrables propres et reproductibles : Code Python, scripts SQL, applications Streamlit, visualisations ou rapports prêts pour la direction.

Discutons avant votre réservation : Envoyez-moi une brève description de votre dataset et de votre objectif commercial. Je vérifierai la portée du projet et proposerai l’approche analytique la plus adaptée.

Je réponds généralement en quelques heures.