El problema del Churn: Análisis, Predicción e Intervención

Esta guía end-to-end ofrece un camino claro para directores de negocio y CTOs que operan empresas digitales, especialmente aquellos sin equipos de datos internos. Profundizaremos desde la propia experiencia en la creación de un sistema robusto de predicción e intervención de la rotación de clientes, desde sus fundamentos hasta su implementación completa. Aprenderemos a identificar señales tempranas de abandono y a desarrollar con ML e IA estrategias efectivas para retener clientes, mejorando así la sostenibilidad y el crecimiento de su empresa. Un recurso esencial para optimizar la experiencia del cliente y asegurar la longevidad de su negocio en el entorno actual. El churn es un problema de arquitectura

de datos y de decisiones mal priorizadas, no de marketing.

Esta guía de 80 páginas construye el sistema completo: desde la taxonomía del churn y la preparación del dato hasta el modelo predictivo con interpretabilidad SHAP y el marco económico para decidir a quién retener y cuánto gastar.

Escrita desde la experiencia de haber llevado este tipo de proyectos en entornos reales — con datos dispersos, equipos sin alineamiento y modelos

que nadie usaba porque nadie había definido la acción.

─── QUÉ INCLUYE ───

📄 Guía completa en PDF (~80 páginas A5)

Churn taxonomy, pipeline de features, XGBoost, SHAP, análisis de

supervivencia y marco económico de decisión. Todo conectado con el

caso ficticio de Aura Commerce a lo largo de todo el libro.

⚙️ Repositorio GitHub completo

Notebooks ejecutables con el dataset sintético de Aura Commerce.

Reproduce cada análisis del libro desde cero — o sustitúyelo por

tus propios datos cambiando un único archivo de configuración.

☁️ Walkthrough Google Cloud Platform

Implementación paso a paso en Google Cloud: Pub/Sub, Dataflow,

BigQuery y Cloud Run. Del modelo al sistema en producción.