Me conte como você construiria um modelo de churn para um produto por assinatura do zero.

Defina churn e o horizonte de predição primeiro, já que o rótulo determina todo o resto. Monte um conjunto de features point in time a partir do comportamento anterior ao corte, divida por tempo, comece com uma logística regularizada ou um gradient boosting como baseline, e avalie com precisão dentro da capacidade de retenção que existe. Depois desenhe a intervenção junto com o modelo, porque um score sobre o qual ninguém age não vale nada.

Eu começo pelo rótulo, porque churn não é óbvio. Para uma assinatura mensal pode ser não renovou na próxima data de cobrança; para um produto de uso pode ser sem atividade por trinta dias. Eu também fixo o horizonte: estamos prevendo churn nos próximos trinta dias ou no próximo trimestre? Esses são modelos diferentes com intervenções diferentes. Depois eu construo as features com base em uma data de corte, usando só o comportamento anterior a ela, então tendência de engajamento, tickets de suporte, falhas de pagamento, mudanças no número de assentos, tempo de casa. Corretude point in time é a parte com a qual eu tomo mais cuidado. Eu divido por tempo, treinando em coortes mais antigas e validando nas mais recentes. A baseline é regressão logística regularizada, para eu ter algo interpretável, e depois gradient boosting para ver quanta margem existe. Para avaliar, eu pergunto ao time de retenção quantos clientes eles conseguem contatar por semana e reporto a precisão naquela fatia do topo, em vez da AUC geral. E eu faço questão de desenhar a intervenção com eles, de preferência com um grupo de controle, porque senão em seis meses ninguém consegue dizer se o modelo salvou um cliente sequer.