Predicción de Rotación de Clientes

📌 Contexto

La rotación de clientes (churn) es un problema crítico en las empresas de telecomunicaciones. Este proyecto buscó predecir qué usuarios estaban en riesgo de abandonar el servicio.

🎯 Objetivo

Diseñar un modelo predictivo para anticipar la pérdida de clientes con una semana de anticipación, permitiendo a la empresa tomar acciones preventivas.

🔧 Herramientas y Tecnologías

• Python (Scikit-learn, Pandas)
• Jupyter Notebooks
• Power BI para dashboards
• GitHub para control de versiones

🧠 Enfoque

1. Recolección y limpieza de datos
2. Análisis exploratorio (EDA)
3. Entrenamiento de modelos (Random Forest, XGBoost)
4. Validación y selección del mejor modelo
5. Presentación de resultados a stakeholders

📊 Resultados

• Accuracy del modelo: 82%
• Recall sobre clase positiva (clientes que se iban): 76%
• Reducción del churn en un 15% tras aplicar campañas personalizadas

📁 Enlace al código

Puedes ver el código en GitHub.

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