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Predicción de abandono para plataforma de pagos B2B en Ciudad de México
Visión general
De qué trata este proyecto.
Construye un pipeline de analytics predictivo que, a partir de datos sintéticos de comportamiento de uso, transacciones, soporte y facturación, estime la probabilidad de churn para cada cuenta B2B en los próximos 30 días. El modelo debe explicar qué factores impulsan el riesgo (explicabilidad mediante SHAP o permutación de importancia de variables) y generar una lista priorizada de cuentas para intervención proactiva. El éxito se evalúa por el AUC-ROC (Área Bajo la Curva Característica Operativa del Receptor, métrica que mide la capacidad del modelo para distinguir entre clases: cuanto más cerca de 1, mejor) alcanzado en validación, la reducción del esfuerzo de retención enfocado (porcentaje de churners capturados en el top 20% de riesgo) y la claridad del sistema de alertas para el equipo no técnico.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Cómo anticipar el abandono de clientes B2B en una fintech de alta velocidad de crecimiento para enfocar recursos de retención con eficiencia y reducir la tasa de churn que erosiona el crecimiento neto.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Diseñar pipelines de machine learning para problemas de clasificación binaria con datos desbalanceados de comportamiento de cliente
- Aplicar validación temporal apropiada para contextos de predicción de eventos futuros en business analytics
- Interpretar modelos predictivos para generar acciones de negocio comprensibles por equipos operativos
- Cuantificar el valor económico de una iniciativa de analytics predictivo mediante simulación de escenarios
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
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 capacidad de identificar señales de comportamiento que predicen resultados de negocio y traducirlas en acciones priorizadas es central para el analista que optimiza embudos de conversión y retención en productos digitales.
Este proyecto afina
- predictive-modeling
- feature-engineering
- business-communication
Analista de Marketing de Datos
El trabajo con segmentación predictiva, análisis de ciclo de vida de cliente y cuantificación de impacto de campañas se aplica directamente a la personalización de marketing y optimización de Customer Lifetime Value (CLV o Valor de Vida del Cliente).
Este proyecto afina
- predictive-modeling
- classification-metrics
- data-pipeline-design
Analista de Producto Junior
La experiencia en definir métricas de salud de producto, construir sistemas de alerta y comunicar insights a equipos de ejecución prepara para el rol de analista que informa decisiones de roadmap de producto con datos.
Este proyecto afina
- feature-engineering
- business-communication
- data-pipeline-design