Ich werde Kundenabwanderung mit Machine Learning in Python vorhersagen

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Finanzmodellierung, DCF, Power BI, Churn Prediction

Hallo, ich bin Amna... Ich baue tatsächlich gerne Finanzmodelle, was mich wahrscheinlich ein bisschen ungewöhnlich macht. MBA in Finanzen mit Hintergrund in Biomedizinischer Technik. Ich erstelle Fina...
Über diesen Service

Das stille Verlieren von Abonnenten schmälert den Umsatz, und die meisten Unternehmen merken erst, wenn der Kunde schon weg ist.

Ich erstelle Machine-Learning-Modelle, die anzeigen, welche Kunden kurz vor der Abwanderung stehen bevor es passiert, damit du noch mit Retentionsangeboten eingreifen kannst, solange noch Zeit ist.

Auf einem realen Telekom-Datensatz mit über 7.000 Kunden hat mein Modell 82 % des potenziell gefährdeten Umsatzes erkannt, der bei einer Skalierung auf ein 10.000-Kunden-Abo jährlich über 1,7 Mio. $ beträgt. Das Modell zeigt auch warum Kunden gehen (Vertragstyp, Dauer, Preis), sodass du nicht nur eine Vorhersage bekommst, sondern auch den Grund.

Was du bekommst:

  • Ein funktionierendes Churn-Predictionsmodell, trainiert auf deinen Kundendaten (oder einem Beispiel-Datensatz)
  • Klare Kennzahlen: Genauigkeit, Präzision, Recall, erklärt in einfachen Geschäftstermen, nicht nur Fachjargon
  • Eine Rangliste deiner Kunden mit dem höchsten Risiko
  • Eine kurze Zusammenfassung: Was treibt die Abwanderung in deinem Geschäft an und worauf du zuerst reagieren solltest
  • Umsatzrisiko-Schätzung in Dollar, nicht nur Wahrscheinlichkeiten

Ob du ein SaaS-Produkt, eine Abonnement-Box, einen Telekom-Service oder ein anderes wiederkehrendes Geschäftsmodell hast – wenn du Kunden verlierst und nicht weißt warum, sagt dir das hier Bescheid.

Expertise:

Klassifizierung

Churn

Entscheidungsbäume

Programmiersprache:

Python

Frameworks:

scikit-learn

Panda

APIs:

Google Cloud Vision API

Tools:

Jupyter-Notizbuch

Colab

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