Data Science

Insights predictivos que generan valor

Modelos predictivos y analítica avanzada que anticipan tendencias, optimizan operaciones y maximizan ingresos. Convertimos datos históricos en ventajas competitivas mediante machine learning aplicado a problemas reales de negocio.

Data Science

¿Por qué Data Science?

Predictive analytics que impactan el bottom line

🔮

Anticipación de Tendencias

Forecasting de demanda, churn y revenue con modelos estadísticos y ML. Planifica con 90%+ accuracy en horizontes de 3-6 meses.

90%+ accuracy
💎

Segmentación Inteligente

Clustering de clientes por comportamiento, valor y propensión. Personaliza estrategias de marketing y producto por segmento.

+40% conversión
📊

Validación Estadística Rigurosa

Hipótesis testeadas con A/B testing, significance tests y confidence intervals. No más decisiones basadas en correlaciones espurias.

95% confidence
⚙️

Modelos en Producción

MLOps para deployar modelos a producción con monitoring, retraining y drift detection. Modelos que generan valor 24/7.

24/7 inference

Nuestro Enfoque

Expertise en ML aplicado a casos de uso de negocio

01

Predicción de Demanda y Churn

Modelos de forecasting (ARIMA, Prophet, LSTM) para anticipar demanda de productos y modelos de churn para identificar clientes en riesgo antes de que se vayan.

  • Forecasting con Prophet, ARIMA, LSTM
  • Churn prediction con XGBoost, LightGBM
  • Feature engineering basado en comportamiento
  • Calibración de probabilidades para scoring
  • Backtesting riguroso con datos históricos
02

Segmentación de Clientes y LTV

Clustering (K-means, DBSCAN) para segmentar clientes por comportamiento. Modelos de LTV (Lifetime Value) para priorizar acquisition y retention efforts.

  • RFM analysis y behavioral clustering
  • LTV prediction con survival models
  • Cohort analysis y retention curves
  • Propensity models para upsell/cross-sell
  • Personalización de campañas por segmento
03

Detección de Patrones Heurísticos

Análisis exploratorio para descubrir patrones no obvios en datos. Anomaly detection para fraude, outliers y eventos inusuales que requieren atención.

  • Exploratory Data Analysis (EDA) profunda
  • Anomaly detection (Isolation Forest, autoencoders)
  • Association rules mining (Market Basket Analysis)
  • Time series decomposition (trend, seasonality)
  • Causal inference para identificar drivers reales
04

Validación Estadística Rigurosa

A/B testing con power analysis, multiple testing correction. Confidence intervals, hypothesis testing y causal inference para decisiones fundamentadas.

  • A/B test design con power analysis
  • Bayesian A/B testing para early stopping
  • Multiple testing correction (Bonferroni, FDR)
  • Causal inference (propensity score matching, DiD)
  • Interpretabilidad de modelos (SHAP, LIME)

Casos de Éxito

SaaS / B2B

Churn Prediction para SaaS B2B

Problema
SaaS B2B con 25% annual churn. Equipo de CS reactivo: contactaban clientes después de que cancelaban. $2M ARR perdido anualmente.
Solución
Modelo de churn con XGBoost usando features de uso de producto (logins, features utilizadas, tickets de soporte). Scoring semanal para identificar at-risk accounts.
Resultado
Churn reducido de 25% a 17% en 6 meses. CS team proactivo salva 40% de at-risk accounts. Revenue recovery de $800K/año. ROI del proyecto: 8x.
Retail / E-commerce

Demand Forecasting para Retail

Problema
Retailer con stockouts frecuentes y overstock simultáneo. Forecasting manual con Excel. 30% error rate en predicciones de demanda.
Solución
Modelos de forecasting con Prophet + features de promociones, estacionalidad, eventos especiales. Forecast a nivel SKU-tienda con horizonte de 4 semanas.
Resultado
Error de forecasting reducido a 12% (MAPE). Stockouts -40%, overstock -35%. Working capital liberado: $3M. Satisfacción de clientes +15% por disponibilidad.
Fintech / Banking

Customer LTV Segmentation

Problema
Fintech gastando igualmente en todos los clientes adquiridos. CAC alto ($200) con LTV desconocido. Algunos clientes no generaban valor suficiente.
Solución
Modelo de LTV prediction usando transacciones, productos contratados, demografía. Segmentación en High/Medium/Low value. Estrategias diferenciadas por segmento.
Resultado
Marketing budget reasignado a segmentos High LTV. CAC optimizado por segmento. ROI de marketing +60%. LTV/CAC ratio mejorado de 2.5x a 4.2x.

Tecnologías y Frameworks

Stack de ML y data science que dominamos

ML Frameworks & Libraries

Scikit-learn
XGBoost / LightGBM
TensorFlow / PyTorch
Prophet / statsmodels

MLOps & Deployment

MLflow
Weights & Biases
SageMaker
Databricks MLR

Analysis & Experimentation

Python (Pandas, NumPy)
R (tidyverse)
Jupyter / Databricks
Optimizely / GrowthBook

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