Engineering™ · Data & Intelligence

Machine Learning & Predictive Analytics

Convertimos datos históricos en modelos predictivos capaces de anticipar comportamientos y optimizar márgenes.

Predicción de Churn · Forecasting de demanda · Scoring predictivo de leads · Detección de anomalías. Modelos matemáticos entrenados con tus datos reales y desplegados en APIs operacionales.

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Alcance

Predictive ML Model Training · Feature Store Engineering · Production Model Serving API · Continuous Drift Monitoring

Tiempo estimado

8–12 semanas

Plataformas

Python (Scikit-Learn / XGBoost) · MLflow / Vertex AI · Docker / FastAPI · Cloud GPUs/CPUs

Target Fit

¿Es para tu empresa?

Este servicio es para ti si

✓Pierdes clientes de suscripción sin saber quiénes van a cancelar hasta que ya es demasiado tarde (Churn).
✓Tienes problemas de sobrestock o quiebres de inventario por no predecir con precisión la demanda estacional.
✓Tu equipo comercial pierde tiempo persiguiendo prospectos fríos porque careces de un scoring predictivo basado en datos históricos.
✓Sufres fraudes o transacciones irregulares que requieren detección matemática automática en tiempo real.

Probablemente no lo necesitas si

✕Tu empresa tiene menos de 12 meses de datos históricos transaccionales limpios (se requiere masa crítica para entrenar).
✕El problema de negocio puede resolverse de forma suficiente con reglas estáticas o promedios simples sin machine learning.

Problem Space

Qué resolvemos

Predicción Temprana de Fuga de Clientes (Churn)

Identificación matemática de clientes con riesgo de cancelación 30 a 60 días antes de que abandonen el servicio.

Forecasting de Demanda e Inventario

Modelos de series temporales que consideran estacionalidad, promociones y variables externas para optimizar compras.

Scoring Predictivo de Conversión de Leads

Clasificación algorítmica de prospectos según probabilidad real de cierre calculada sobre ventas pasadas.

Despliegue de Modelos en APIs de Producción

Exposición de inferencias en tiempo real mediante endpoints REST de baja latencia integrados a tu CRM o ERP.

Engineering Process

Cómo funciona

01 — Diagnose

Evaluación de Viabilidad y Datos (Feasibility)

Auditamos la calidad, volumen y balance de los datos históricos para garantizar que el modelo pueda converger con alta precisión.

02 — Design

Ingeniería de Características (Feature Engineering)

Construimos variables matemáticas predictivas (métricas de uso, frecuencias de compra, ratios de velocidad).

03 — Build

Entrenamiento, Validación y Tuning

Entrenamos múltiples algoritmos (XGBoost, Random Forest, redes neuronales) y optimizamos hiperparámetros contra overfitting.

04 — Launch

Contenerización y Despliegue en API

Empaquetamos el modelo en Docker con FastAPI, configuramos pipelines de reentrenamiento y monitoreo de drift.

Deliverables

Qué entregamos

Al finalizar tendrás

✓Modelo predictivo entrenado y validado con métricas de rendimiento transparentes (ROC-AUC, F1, RMSE).

✓API REST de inferencia contenerizada (Docker) de alta disponibilidad y baja latencia.

✓Pipeline de feature engineering automatizado para procesar nuevos datos entrantes.

✓Dashboard de monitoreo de deriva de datos (Data Drift) y precisión del modelo a lo largo del tiempo.

✓Documentación técnica completa del modelo y código fuente en Git.

Delivery Plan

Fases de implementación

Tiempo típico de proyecto:8–12 semanas

Semanas 1–2Fase 1

Auditoría de Datos y Baseline Matemático

Limpieza de datasets históricos, análisis de correlaciones y establecimiento del modelo base de comparación.

Semanas 3–6Fase 2

Feature Engineering y Entrenamiento

Creación de variables derivadas, entrenamiento de modelos competitivos y validación cruzada.

Semanas 7–9Fase 3

Desarrollo de la API de Inferencia

Construcción del endpoint REST, pruebas de carga de inferencia y empaquetado en Docker.

Semanas 10–12Fase 4

Integración en Sistemas y Monitoreo

Conexión con CRM o ERP, alertas de drift y puesta en marcha oficial en producción.

Pricing Guidance

Inversión estimada

Inversión orientativa

USD 8,200

Incluye auditoría de viabilidad, feature engineering, entrenamiento de modelo, API de inferencia en producción y monitoreo.

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Real-World Proof

Caso de impacto

From Blind 18% Churn to Proactive Retention of $240K in Annual Subscriptions

Problema inicial

Empresa B2B de software por suscripción con 1.400 clientes que sufría una tasa de cancelación del 18% anual sin identificar las señales de advertencia a tiempo.

Intervención técnica

Entrenamiento de un modelo de Churn Prediction basado en XGBoost que analiza 42 variables de uso de plataforma, frecuencia de login y tickets de soporte.

Resultado obtenido

El modelo identificó con 86% de precisión a los clientes en riesgo 45 días antes del vencimiento, permitiendo al equipo de Customer Success retener USD 240K en contratos que se habrían perdido.

Clarifications

Preguntas frecuentes

¿Cuántos datos históricos necesitamos para entrenar un modelo predictivo?

Como regla general, se requiere un mínimo de 12 a 24 meses de historial transaccional con al menos varios miles de eventos registrados. Durante la fase inicial de viabilidad evaluamos si tus datos cumplen los requisitos mínimos antes de avanzar.

¿Cómo consumen nuestros sistemas las predicciones del modelo?

Exponemos el modelo a través de una API REST protegida: tu CRM o sistema interno puede enviar los datos de un cliente y recibir en milisegundos su probabilidad de compra o riesgo de fuga, o podemos ejecutar procesos batch nocturnos que actualizan todos los registros.

¿Qué pasa si el comportamiento de los clientes cambia con el tiempo?

Implementamos sistemas de monitoreo de Data Drift y Concept Drift que alertan cuando la distribución de los datos cambia respecto al entrenamiento inicial, programando ciclos de reentrenamiento periódico para mantener la precisión.

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