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Ich werde Kundenabwanderung mit Machine Learning in Python vorhersagen
Finance-Analyst: Finanzmodelle, Dashboards und Sheets-Automatisierung
Hi, ich bin Amna. Finance-MBA mit Hintergrund in Biomedizinischer Technik, also mag ich Zahlen und Systeme, die von selbst laufen.
Ich erstelle Finanzmodelle, DCF-Bewertungen, Power BI- und Google She...
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.
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
•
Panda
APIs:
Google Cloud Vision API
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Colab
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich meine eigenen Kundendaten bereitstellen?
Nicht unbedingt — du kannst dein eigenes Kundendataset (CSV/Excel) für ein vollständig individuelles Modell teilen, oder ich kann eine repräsentative Beispieldatenbank verwenden, um den Ansatz zu demonstrieren, falls du noch keine echten Daten teilen möchtest. Das Ergebnis enthält immer dasselbe Modell, Risikobewertungen und Bericht.
In welchem Format erhalte ich die Ergebnisse?
Du erhältst eine Rangliste der Kunden nach Risiko (Excel/CSV), einen schriftlichen Bericht, der die wichtigsten Treiber der Abwanderung in einfachen Geschäftstermen erklärt, und — je nach Paket — eine Umsatzrisiko-Schätzung in Dollar.
Wie genau ist das Modell?
Die Genauigkeit hängt von deinen Daten ab, aber auf einem Benchmark-Datensatz hat mein Modell 82 % des potenziell gefährdeten Umsatzes erkannt. Ich teile Präzision, Recall und Genauigkeit für deine Daten — die wichtigste Kennzahl bei Churn ist der eingefangene Umsatz, nicht nur die Gesamtgenauigkeit.
Kannst du das Modell bereitstellen oder mit meinem Live-System verbinden?
Derzeit nicht im Rahmen dieses Gigs — hier wird ein trainiertes Modell und eine Analyse deiner Daten geliefert, keine Live-Implementierung oder API-Integration. Gerne bespreche ich das als individuelle Folgeleistung, falls gewünscht.
Welche Daten benötigst du mindestens?
Kundendaten mit einem Churn-/Nicht-Churn-Ergebnis und relevanten Merkmalen — z.B. Dauer, Vertragstyp, Rechnungsbetrag, Nutzungsmuster, Support-Interaktionen. Je mehr relevante Historie du hast, desto stärker ist das Modell.
Wie lange dauert es?
Lieferzeit ist pro Paket angegeben (3/5/7 Tage), aber schreib mir zuerst mit deiner Datensatzgröße und -format, damit ich die Zeit bestätigen kann, bevor du bestellst — sehr große oder unordentliche Datensätze benötigen möglicherweise ein individuelles Angebot.
Bieten Sie Revisionen an?
Ja, die enthaltene Anzahl hängt von deinem Paket ab — siehe die Paketdetails oben. Zusätzliche Überarbeitungen können als Gig-Extra hinzugefügt werden.
