Business Analytics

Arquitectura de la Retención de Clientes.

Un diagnóstico descriptivo estructurado para transformar la información en estrategias efectivas, combatiendo la tasa de abandono en el sector de telecomunicaciones.

01. Análisis del Dataset

La investigación se sustenta en el conjunto de datos Telco Customer Churn. Esta base, compuesta por 7,043 registros, documenta la actividad histórica de los usuarios, brindando una visión integral para aislar matemáticamente los motivos del abandono.

Dimensión Demográfica

Evalúa variables como género, edad avanzada, pareja y dependientes.

Objetivo: Identificar perfil familiar

Portafolio Digital

Agrupa servicios contratados: Internet, Seguridad, Soporte Técnico y Streaming.

Objetivo: Medir dependencia tecnológica

Relación Comercial

Mide el tipo de contrato, cargos mensuales, totales y antigüedad del cliente.

Objetivo: Evaluar lealtad financiera

Variable Objetivo

El indicador "Churn" (Sí/No) que determina si el usuario canceló el servicio.

Objetivo: Target de predicción

02. Saneamiento de Datos

Para garantizar conclusiones precisas y evitar fallos en el procesamiento estadístico, aplicamos un protocolo de corrección sistemática de la información:

1

Corrección de Formato Numérico

Los Cargos Totales se encontraban almacenados erróneamente como texto. Se forzó su conversión a valores numéricos para permitir cálculos de promedios y dispersión.

2

Imputación Lógica de Nulos

Los campos vacíos detectados correspondían a clientes nuevos (cero meses de antigüedad). Se imputaron con el valor "0" respetando la realidad de su facturación inicial nula.

3

Estandarización Binaria

Las respuestas textuales variadas fueron codificadas a un sistema binario (1 y 0) para optimizar el análisis de correlaciones matemáticas.

03. Métricas Descriptivas (EDA)

El análisis revela que la deserción no es un evento aislado, sino una respuesta directa a la estructura del servicio. Las métricas exponen un desbalance operativo importante.

26.5% Abandono Global
42.0% Riesgo Contrato Mensual
3.0% Fuga Contrato Bianual

Resumen de Visualizaciones

📊 Gráficos de Barras

Ilustraron la enorme brecha de riesgo de cancelación según la modalidad del contrato.

📉 Histogramas

Confirmaron que la curva de deserción es crítica durante los primeros seis meses.

📦 Boxplots

Evidenciaron que la mediana de pago mensual de los desertores es notablemente superior.

🌡️ Mapas de Calor

Destacaron matemáticamente la ausencia de soporte técnico como el mayor detonante de fuga.

04. Descubrimientos Tácticos

La combinación del análisis numérico y visual permitió aislar los tres patrones exactos que están mermando la rentabilidad operativa:

1. Vulnerabilidad Contractual

La flexibilidad del contrato mensual opera como una salida de emergencia rápida, elevando la tasa de cancelación a un nivel insostenible para el negocio.

2. El Vacío en la Posventa

Los usuarios que carecen de asistencia técnica y seguridad web demuestran nula paciencia ante los fallos operativos, cancelando el servicio casi de inmediato.

3. Sensibilidad Precio-Valor

Imponer facturas elevadas en las primeras etapas de vinculación, sin demostrar una propuesta de valor sólida, genera un impacto negativo que motiva el abandono.

05. Diagnóstico y Hoja de Ruta

El análisis descriptivo nos permite pasar de la simple observación a la acción estratégica informada.

¿Qué reflejan los datos?

Existe una hemorragia de clientes en su etapa inicial. Con una pérdida general del 26.5%, los recursos financieros invertidos en la adquisición de clientes se están desperdiciando debido a una retención deficiente.

¿Dónde radica el fallo operativo?

El diseño del servicio no fomenta el "anclaje". La combinación de contratos sin compromiso de permanencia y la ausencia de servicios complementarios (como soporte dedicado), anulan la lealtad del usuario a largo plazo.

¿Cuál es la oportunidad de mejora?

El paso a seguir es la implementación de Analítica Predictiva. Empaquetar servicios de seguridad desde el primer día y configurar alertas automatizadas para intervenir comercialmente a los clientes en riesgo, antes de que tomen la decisión de marcharse.