Modelo predictivo para prevenir la deserción de clientes en empresas del agro
Proyecto Final de Elizabeth Calaio
Diplomatura en Ciencia de Datos con R y Python
Un modelo predictivo para prevenir la deserción de clientes en empresas del agro puede marcar la diferencia entre perder rentabilidad o anticiparse al abandono de clientes. Elizabeth desarrolló un proyecto que demuestra cómo el Machine Learning puede aplicarse de forma efectiva en el sector agropecuario para retener clientes y optimizar recursos.
El desafío empresarial: la deserción de clientes en el sector agro
Una empresa retail de insumos para el agro detectó una caída constante en su contribución marginal.
El análisis de los datos desde 2019 mostró un aumento sostenido en la deserción de clientes, lo que afectaba directamente los ingresos.
Para revertir la situación, se propuso implementar un modelo predictivo para prevenir la deserción de clientes en empresas del agro, con el objetivo de identificar quiénes estaban por abandonar y aplicar estrategias de retención más eficientes.
Desarrollo del modelo predictivo
El equipo comenzó realizando una exploración de datos detallada para comprender patrones de comportamiento.
A partir de esta información, se construyeron dos modelos:
- Modelo de Árboles de Decisión: transparente, rápido y fácil de interpretar.
- Modelo de Redes Neuronales: más complejo, pero capaz de capturar relaciones no lineales entre las variables.
Ambos modelos se evaluaron con más de 100 particiones aleatorias de entrenamiento y prueba, comparando su efectividad en la prevención de la deserción de clientes.
Resultados: del análisis a la acción
El modelo de redes neuronales demostró un mejor rendimiento global.
Mientras que el modelo basado en árboles de decisión lograba un ahorro estimado de 9 millones anuales, el modelo de redes neuronales alcanzó resultados positivos, mostrando una rentabilidad esperada de hasta 26 millones de dólares, con menor desviación y mayor estabilidad.
Estos resultados evidencian que la implementación de modelos predictivos puede transformar los procesos de toma de decisiones en empresas del agro, ofreciendo alertas tempranas para evitar pérdidas y maximizar el valor del cliente.
Conclusiones
El caso demuestra cómo la ciencia de datos aplicada puede generar impacto real en los negocios.
Gracias a la combinación de análisis de datos, modelado predictivo y aprendizaje automático, la empresa logró identificar patrones de deserción, anticipar comportamientos y diseñar estrategias efectivas de retención.
Este proyecto es un ejemplo del tipo de desafíos que se abordan en la Diplomatura en Data Science del Instituto Data Science Argentina, donde los estudiantes aplican técnicas de Machine Learning a problemas reales del mercado laboral.
LinkedIn de Elizabeth Calaio: https://www.linkedin.com/in/elizabeth-calaio/
