Ciencia de Datos
Inteligencia Predictiva y de Clientes
4–12 semanasScoring de riesgoDemo
EstableA vigilarEn riesgo · priorizar
Clientes en riesgo
6
priorizados para actuar
Precisión del modelo
0.91
en datos nuevos (AUC)
Aciertos vs. azar
3.2×
en el 10% más riesgoso (lift)
Convierte tus datos históricos en anticipación: qué clientes se van a ir y cuándo, qué créditos tienen mayor riesgo, qué leads priorizar, y en qué grupos de comportamiento se divide realmente tu cartera.
Unimos tres capacidades en un solo sistema de inteligencia sobre tus clientes y operaciones — scoring predictivo (quién y qué tan probable), análisis de supervivencia (cuándo y por cuánto tiempo, CLV) y segmentación por comportamiento (en qué grupos accionables). Técnicamente: clasificación y regresión supervisada (gradient boosting, random forests, redes neuronales) con validación out-of-time, calibración y SHAP; Kaplan-Meier y Cox para tiempo-al-evento y riesgos competitivos; clustering (K-Means, HDBSCAN) con análisis de estabilidad y visualización UMAP.
Casos de uso
- —Quieres anticipar qué clientes tienen mayor riesgo de abandonar — y cuándo
- —Necesitas priorizar leads o cuentas por probabilidad de conversión, o evaluar riesgo crediticio
- —Buscas detectar fraude o comportamientos atípicos antes de que escalen
- —Quieres entender en qué grupos de comportamiento se divide tu cartera y atenderlos distinto
- —Necesitas estimar vida útil y CLV de clientes, contratos o activos con rigor temporal
Entregables
- —Modelos entrenados con validación out-of-time y comparación contra baseline
- —Reporte de interpretabilidad con SHAP (importancia global y explicaciones individuales)
- —Curvas de supervivencia (Kaplan-Meier) y modelo de riesgo con factores interpretables
- —Modelo de segmentación con perfiles, estabilidad y visualizaciones UMAP para liderazgo
- —Modelado de CLV por segmento con intervalos de confianza
- —API de inferencia o integración, con monitoreo de drift y rendimiento