Estudio · 03 Laboratorio

Predicción de churn de clientes B2B

Modelo para anticipar qué clientes mayoristas van a dejar de comprar.

El problema

La pérdida de un cliente B2B se nota cuando ya se fue.

Qué construí

Validación out-of-time, variables RFM con tendencia, comparación entre regresión logística, Random Forest y LightGBM, e interpretación con SHAP.

Qué cambió

El modelo devuelve un ranking de riesgo con las razones detrás de cada caso.

Herramientas

  • Python
  • LightGBM
  • SHAP