Ciencia de Datos

Análisis de Supervivencia y Cohortes

3–6 semanas

La mayoría de las empresas sabe cuántos clientes pierden, pero no cuándo los pierden ni por qué — y los modelos de clasificación simples no pueden responder esas preguntas correctamente. El análisis de supervivencia modela el tiempo hasta un evento clave: cuánto permanecerá activo un cliente, cuándo fallará un equipo, cuándo ocurrirá un incumplimiento. Los análisis de cohortes revelan cómo evoluciona la retención a lo largo del tiempo por segmento. Técnicamente: modelos de Kaplan-Meier, Cox Proportional Hazards, modelos paramétricos y de riesgo competitivo; cohortes con curvas de retención, heatmaps y modelado de CLV por cohorte.

Casos de uso

  • Modelado de churn con estimación del tiempo de vida del cliente
  • Análisis de retención por cohorte de adquisición o producto
  • Modelado de falla de equipos o activos (mantenimiento predictivo)
  • Estimación de valor de vida del cliente (CLV)
  • Análisis de abandono de procesos o embudos con datos censurados

Entregables

  • Curvas de supervivencia de Kaplan-Meier por segmento
  • Modelo de Cox o paramétrico con factores de riesgo interpretables
  • Análisis de cohortes con curvas de retención y heatmaps
  • Modelado de CLV por segmento con intervalos de confianza
  • Reporte ejecutivo con implicaciones para estrategia de retención