Ik ontwikkel machine learning modellen voor klantverloop voorspelling verzekeringsverloop model

IK ontwikkel een effectief machine learning model voor jou

Ben je waardevolle polishouders of abonnees aan concurrenten kwijt?

Het behouden van klanten is aanzienlijk goedkoper dan het aantrekken ervan. Ik ontwikkel high-performance, robuuste Customer Churn Prediction Machine Learning Models op maat voor verzekeringsmaatschappijen, SaaS-platforms en abonnementsbedrijven.

Wat ik lever:

• End-to-End Data Pipeline: Geavanceerde feature engineering, categorische encoding, outlier verwijdering en het omgaan met ernstige class imbalance (SMOTE / focal loss).
• Hoge nauwkeurigheid algoritmes: Training van productieklare modellen met XGBoost, LightGBM, CatBoost, Random Forest en neurale netwerken.
• Explainable AI (XAI): Volledige SHAP & LIME interpretatieanalyse zodat je retention team weet waarom een klant risico loopt.
• Drempeloptimalisatie: Afstellen van beslissingsdrempels met behulp van Precision-Recall (PR-AUC) en ROC-AUC curves voor maximale business ROI.
• Interactieve deployment: Naadloze integratie in interactieve Streamlit web apps of RESTful FastAPI inference microservices.

Tech stack: Python, Pandas, Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, SHAP, PyTorch, Streamlit.

Laten we je omzet beschermen. Neem vandaag nog contact met me op om je dataset te bespreken!