Modelo de Machine Learning para Prevenir la Pérdida de Clientes en una Empresa de Kits de Comida

Resumen

Una empresa noruega de kits de comida saludable desea reducir la fuga de clientes. Para ello plantea un proyecto de Machine Learning que identifique riesgos de abandono a partir de distintos datos del cliente y permita actuar antes de que se marche.

Desafío

Pérdida de clientes: La baja de suscriptores afecta a los ingresos y a la posición en el mercado. Datos de cliente dispersos: Existen múltiples fuentes de información que no se aprovechan para comprender su comportamiento y satisfacción. Interacción reactiva: Las acciones actuales se toman cuando el cliente ya ha decidido irse. Dificultad para personalizar: Es complicado adaptar la experiencia a cada cliente, algo esencial en este sector.

Solución Propuesta: Modelo Predictivo de Churn

Agregación y análisis de datos: Integrar historiales de pedidos, feedback y datos demográficos. Desarrollo del modelo ML: Emplear algoritmos avanzados para detectar patrones que anticipen la fuga y sus causas. Intervenciones personalizadas: Ofertas, recomendaciones y contactos dirigidos a los clientes en riesgo. Mejora continua: Actualizar el modelo con nuevos datos para mantener su precisión. Integración de feedback: Incluir los comentarios de los clientes para ajustarse a sus preferencias.

Resultados Esperados

• Menor tasa de churn: Identificar a tiempo a los clientes en riesgo permitirá retenerlos.
• Mejor comprensión del cliente: Conocer sus hábitos ayudará a personalizar las ofertas.
• Mayor satisfacción: Intervenciones personalizadas y mejor servicio incrementarán la fidelidad.
• Decisiones basadas en datos: La empresa adoptará una estrategia más informada.

Conclusión

El proyecto de ML permitirá retener clientes y fortalecer la posición de la empresa en el competitivo mercado de comida saludable, avanzando hacia una gestión más proactiva y personalizada.