Predicción y segmentación de churn
Un enfoque analítico para identificar señales de abandono, explicar sus factores y orientar acciones de retención.
Investigación en desarrollo · 2026
Vista demostrativa
Customer retention
Indicador principal
—
Modelo en desarrollo
Segmentos
04
Tendencia
Estable
Prioridad
Media
El desafío
Problema y datos
Analizar los factores asociados a la fuga de clientes y explorar segmentos que apoyen decisiones de retención.
Sobre el dataset
Dataset de clientes de telecomunicaciones. La visualización utiliza valores demostrativos mientras se completa la investigación.
Proceso analítico
Metodología
Preparación, limpieza y análisis exploratorio con Python y pandas
Comparación de modelos supervisados y no supervisados
Evaluación con métricas de clasificación y calidad de segmentación
Interpretación de factores mediante SHAP
Lectura responsable
Resultados e interpretación
- Los resultados reales se incorporarán al finalizar la investigación.
- El dashboard mostrado es una maqueta y no representa conclusiones del estudio.
Tecnologías