Este curso de Udemy te guiará paso a paso en la construcción de un modelo completo de predicción de fuga de clientes (churn) utilizando R. Está diseñado para que aprendas con un flujo de trabajo real, desde los datos crudos hasta la interpretación final de resultados y la activación de estrategias de retención.
Comenzarás entendiendo qué es el churn, por qué ocurre y cómo impacta directamente la rentabilidad del negocio. Verás las métricas más importantes de retención y analizarás ejemplos de diferentes industrias para comprender el valor práctico de este tipo de modelos.
Después, trabajarás con un dataset real, aprendiendo a limpiarlo, transformarlo y explorarlo con herramientas como dplyr y ggplot2. Identificarás patrones relevantes, crearás variables derivadas (incluyendo RFM) y prepararás tu información para modelar siguiendo buenas prácticas de analítica de datos.
A continuación, entrenarás varios modelos con caret, comparando regresión logística y random forest, aplicando validación cruzada, grid search y evitando problemas como leakage u overfitting. Aprenderás a interpretar métricas como AUC, precisión, recall y la importancia de variables para saber qué señales anticipan la fuga.
Finalmente, verás cómo presentar tus hallazgos a stakeholders y cómo usar las predicciones para diseñar campañas de retención con impacto real. Al terminar, tendrás un modelo funcional y sabrás cómo aplicarlo en escenarios empresariales.
