Ich entwickle Kundenabwanderungsprognose-Modelle für Versicherungskunden

ICH ENTWICKLE EIN EFFEKTIVES MACHINE LEARNING MODELL FÜR DICH

Verlierst du wertvolle Policeninhaber oder Abonnenten an die Konkurrenz?

Kundenbindung ist deutlich günstiger als Neukundenakquise. Ich entwickle leistungsstarke, robuste Kundenabwanderungsprognose-Modelle, die speziell für Versicherungsunternehmen, SaaS-Plattformen und Abonnement-Geschäfte angepasst sind.

Was ich liefere:

• End-to-End Datenpipeline: Fortgeschrittenes Feature Engineering, kategorische Kodierung, Ausreißerentfernung und Umgang mit schwerer Klassenungleichheit (SMOTE / Fokussierte Verlustfunktion).
• Hochpräzise Algorithmen: Training produktionsreifer Modelle mit XGBoost, LightGBM, CatBoost, Random Forest und neuronalen Netzwerken.
• Explainable AI (XAI): Vollständige SHAP & LIME-Interpretierbarkeitsanalyse, damit dein Retention-Team weiß warum ein Kunde gefährdet ist.
• Schwellenoptimierung: Feinabstimmung der Entscheidungsschwellen anhand von Precision-Recall (PR-AUC) und ROC-AUC-Kurven für maximalen Geschäftserfolg.
• Interaktive Implementierung: Saubere Integration in interaktive Streamlit Web-Apps oder RESTful FastAPI-Inference-Mikrodienste.

Technologie-Stack: Python, Pandas, Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, SHAP, PyTorch, Streamlit.

Lass uns dein Einkommen schützen. Kontaktiere mich noch heute, um deine Daten zu besprechen!