1. Contexto y Problema de Negocio
Limitación en las estrategias de precios corporativos debido a que eran estáticas, aumentando la tasa de fuga (churn) sin optimizar el margen empresarial en una base activa de afiliados.
2. Arquitectura de la Solución
Orquestación analítica integral en Databricks y Delta Lake para validación cognitiva. Entrenamiento de modelos predictivos (CatBoost) aislando la sensibilidad al precio mediante Curvas de Dependencia Parcial (PDP), y despliegue a través de FastAPIs alojadas en contenedores de AWS ECS.
3. Resultados Cuantificables
Impacto estructural en la rentabilidad de campañas de fidelización, con un sustancial incremento en el retargeting y consolidación del Life Time Value (LTV).
-10%
Churn General
+15%
Incremento LTV
Pipeline
100% CI/CD
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