Modelar el abandono de clientes en una fintech de pagos B2B
Visión general
De qué trata este proyecto.
Construye un modelo de regresión logística para predecir el abandono en una fintech y propón acciones de retención. Obtén un certificado verificable.
El escenario
La fintech procesa 2.3 mil millones de pesos mexicanos mensuales para 4,200 pymes, con un modelo de comisión por transacción. El coste de adquisición de cliente (CAC — coste de adquisición de cliente) ha subido 40% en el último año, haciendo que la retención sea prioridad estratégica.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
¿Qué factores predicen el abandono de clientes pymes y cómo se pueden segmentar para intervenciones de retención priorizadas?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar regresión logística como herramienta de clasificación binaria en contextos de negocio
- Realizar análisis exploratorio de datos multivariado con visualizaciones informativas
- Evaluar modelos predictivos mediante métricas de clasificación y validación cruzada
- Interpretar resultados estadísticos en términos de probabilidad y riesgo para toma de decisiones comerciales
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Statistics for Business
Bachelor · Methods
Strong alignment
This challenge maps to Statistics for Business at the Bachelor level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Logistic Regression
Apply logistic regression to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Exploratory Data Analysis
Apply exploratory data analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Feature Engineering
Apply feature engineering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Validation
Apply model validation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Data Visualization
Transform complex data into clear, insightful visual representations.
- Python Programming
Apply python programming to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Analista de Crecimiento
La experiencia en modelado predictivo de comportamiento de clientes y segmentación por riesgo es directamente aplicable a la identificación de palancas de crecimiento y diseño de experimentos de retención en equipos de growth.
Este proyecto afina
- logistic-regression
- model-validation
- data-visualization
Analista de Marketing de Datos
La capacidad de construir modelos de clasificación de clientes y comunicar probabilidades de acción a equipos comerciales es central para la personalización de campañas y optimización de Customer Acquisition Cost (CAC).
Este proyecto afina
- exploratory-data-analysis
- feature-engineering
- data-visualization