Ich erstelle ein Kundenabwanderungs-Vorhersagemodell mit Python

Hör auf zu raten, warum deine Kunden abspringen.

Ich helfe Unternehmen dabei, rohe Kundendaten in umsetzbare Retentionsstrategien umzuwandeln, indem ich Python, Statistik und maschinelles Lernen nutze.

Anstatt nur auf Genauigkeit zu setzen, liegt mein Fokus auf zuverlässiger Analyse und echtem Geschäftseinfluss.

In einem aktuellen Projekt habe ich eine Churn-Prediction-Pipeline gebaut, die mit einer Retention-Budget-Simulation kombiniert ist. Dabei wurden 593 Prioritätskunden identifiziert und eine szenarienbasierte ROI-Prognose zwischen 1,02× und 7,08× erstellt.

So können wir zusammenarbeiten

• Churn-Analyse & Vorhersage: Risiko-Kunden erkennen und die wichtigsten Gründe für Abwanderung mit Logistic Regression und XGBoost verstehen.
• Über die Genauigkeit hinaus: Modelle anhand von Precision, Recall, ROC-AUC und PR-AUC bewerten.
• Kundenwert & Retention: Überlebensanalyse nutzen, um den Zeitpunkt des Abgangs zu schätzen, und RFM-Segmentierung, um Retentionsmaßnahmen zu priorisieren.
• Saubere, reproduzierbare Ergebnisse: Python-Code, SQL-Skripte, Streamlit-Apps, Visualisierungen oder Berichte für das Management.

Bevor du buchst, lass uns sprechen: Schick mir eine kurze Beschreibung deines Datensatzes und deiner Geschäftsziele. Ich prüfe den Umfang und schlage die passendste analytische Vorgehensweise vor.

Ich antworte in der Regel innerhalb weniger Stunden.