Proyecto analítico orientado a identificar clientes con mayor riesgo de abandono, priorizar acciones de retención y traducir los resultados del modelo en decisiones de negocio más claras y accionables.
Detectar clientes con alta probabilidad de abandono para ayudar al negocio a enfocar sus esfuerzos comerciales y de retención.
Modelo predictivo, análisis exploratorio, segmentación de riesgo y dashboard ejecutivo con KPIs e insights accionables.
Permite pasar de una gestión reactiva a una estrategia preventiva sobre clientes críticos, con mejor priorización y seguimiento.
Este caso se desarrolló con el objetivo de predecir la fuga de clientes y transformar esa predicción en una herramienta útil para el negocio. A partir de datos históricos de comportamiento, permanencia, consumo y relación con el servicio, se construyó un modelo capaz de estimar la probabilidad de abandono y clasificar a los clientes según su nivel de riesgo.
Además del modelado, se diseñó una capa de visualización orientada a negocio mediante un dashboard que permite monitorear KPIs, identificar segmentos vulnerables y priorizar acciones de retención con mayor impacto potencial.
La pérdida de clientes impacta directamente en ingresos, estabilidad comercial y costo de adquisición. En muchos negocios, el churn se detecta demasiado tarde, cuando el cliente ya redujo su actividad o decidió abandonar el servicio.
El reto consistía en anticipar ese comportamiento para que el negocio pudiera actuar antes, identificar perfiles más sensibles y asignar recursos de retención con criterio.
¿Qué clientes presentan mayor probabilidad de abandono y qué variables parecen explicar mejor ese riesgo?
La meta fue construir un flujo que no solo predijera churn, sino que también facilitara su interpretación para equipos no técnicos mediante un dashboard claro y accionable.
El análisis se apoyó en una base de clientes con variables demográficas, contractuales y de comportamiento. Entre las más relevantes se incluyeron antigüedad, tipo de contrato, gasto mensual, gasto acumulado, uso de servicios, historial de permanencia y estado final del cliente respecto al abandono.
Se revisó la estructura general de la base, presencia de valores faltantes, distribución de variables y consistencia del objetivo de churn.
Se estudiaron patrones iniciales para detectar relaciones entre abandono y variables como antigüedad, gasto, contrato y servicios utilizados.
Se realizó transformación de variables, encoding, separación de features y target, y partición entre entrenamiento y prueba.
Se aplicó un enfoque de clasificación supervisada para estimar la probabilidad de churn y medir desempeño mediante métricas de evaluación adecuadas.
El score predictivo se integró a una capa visual de Power BI para facilitar lectura, segmentación de riesgo y monitoreo ejecutivo.
Los primeros meses de relación resultan críticos para la permanencia, lo que sugiere reforzar onboarding y seguimiento temprano.
Es esperable que contratos más flexibles o de menor compromiso presenten mayor fuga.
No todos los clientes deben recibir el mismo esfuerzo; el modelo permite ordenar foco comercial según riesgo esperado.
Separar acciones para clientes de riesgo alto, medio y bajo mejora la eficiencia del equipo comercial y del presupuesto.
El onboarding y la experiencia temprana deben convertirse en una etapa prioritaria de seguimiento y acompañamiento.
La predicción gana valor cuando se vuelve operativa: seguimiento periódico, segmentación y revisión de KPIs de abandono.
El proyecto permitió construir una solución completa: desde el tratamiento del dato y entrenamiento del modelo, hasta la traducción de resultados a una interfaz ejecutiva entendible para negocio.
Más allá de la precisión del modelo, el valor principal estuvo en convertir una salida técnica en una herramienta de priorización comercial, facilitando decisiones concretas sobre retención y seguimiento.
Podés revisar la capa visual del caso en el dashboard o entrar al repositorio para ver el flujo técnico, la preparación de datos y la lógica del modelo predictivo.