Je réaliserai une analyse de la perte de clients et une modélisation prédictive en python

Vous avez du mal à comprendre pourquoi les clients partent ou lesquels valent la peine d’être conservés ?

J’aide les entreprises à transformer des données brutes sur les clients en décisions claires et exploitables pour la fidélisation en utilisant Python et la modélisation statistique.

Ce que je propose :

• Analyse exploratoire des données et nettoyage
• Analyse de la perte de clients pour identifier ceux à risque et pourquoi
• Modélisation prédictive (XGBoost, régression logistique) avec des métriques de précision
• Analyse de survie pour estimer quand les clients risquent de partir
• Segmentation de la clientèle (RFM) pour une stratégie de fidélisation ciblée
• Rapports clairs, prêts à l’emploi, avec recommandations

Pourquoi travailler avec moi :

Je suis étudiant en statistiques avec une expérience pratique et un portfolio, notamment un modèle de prédiction de churn + budget de fidélisation qui a identifié 593 clients prioritaires avec un ROI attendu de 1.02x à 7.08x. Je privilégie l’analyse reproductible et un reporting honnête, pas seulement un chiffre qui paraît bien.

Outils : Python (Pandas, scikit-learn, XGBoost, lifelines), SQL, SPSS, Streamlit.

Envoyez-moi un message avec une brève description de vos données ou de votre question commerciale. Je réponds généralement en quelques heures et je suis heureux de clarifier le périmètre avant votre commande.