Análisis de Churn

Diseñé un modelo de clasificación para predecir la probabilidad de churn en clientes de una plataforma SaaS B2B. El proyecto involucró la extracción de datos de PostgreSQL, feature engineering avanzado (RFM, comportamiento de uso, tickets de soporte), entrenamiento de modelos (Random Forest, XGBoost, Logistic Regression) y deployment del modelo óptimo. El resultado fue una mejora del 35% en la tasa de retención mediante intervenciones proactivas del equipo de Customer Success.