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# Predictivo

Condiciones inteligentes impulsadas por inteligencia artificial que permiten anticipar el comportamiento de los clientes. Estas reglas aprovechan algoritmos avanzados para predecir la probabilidad de compra y el estado del cliente, permitiendo una segmentación precisa y efectiva.

* **Probabilidad de compra:**\
  Estima la probabilidad de que un cliente compre en los próximos 7 días según su comportamiento. Las opciones son:

  * **Alta:** top 10% de compradores más probables.
  * **Media:** siguiente 20%.
  * **Baja:** 70% restante.

  Para calcular la probabilidad, considera factores como:

  * **Días desde la última interacción** (↓): a más días sin interacción, menor probabilidad.
  * **Cantidad de compras** (↑): a mayor cantidad de compras, mayor probabilidad.
  * **Ticket promedio** (↑): a mayor ticket promedio, mayor probabilidad.
  * **Último carrito abandonado sin compra posterior** (↑): un carrito abandonado reciente eleva la probabilidad.

  Los clientes se agrupan así:

  * **Alta (top 10%):** clientes con mayor probabilidad, siempre que esa probabilidad sea al menos del 5%.
  * **Media (siguiente 20%):** el siguiente 20%, más quienes del top 10% no alcanzaron el mínimo del 5%.
  * **Baja (70% restante):** el resto de los clientes.
* **Estado del cliente:**\
  Clasifica a los clientes según su estado (active/inactive/churn) a 30 días. Las opciones son:

  * **Activo:** compró recientemente.
  * **Inactivo:** dejó de comprar.
  * **Probable que abandone.**
  * **Comprador potencial:** visita y es probable que compre.
  * **Visitante:** sin compras.
  * **Visitante dormido:** dejó de visitar.

  Para la predicción, el modelo considera:

  * **Días desde la última compra** (↓): a más días sin compra, menor probabilidad.
  * **Monto total comprado** (↑): a mayor monto acumulado, mayor probabilidad.
  * **Días promedio entre interacciones** (↑): a mayor intervalo entre interacciones, mayor probabilidad.
  * **Ticket promedio** (↓): a mayor ticket promedio, menor probabilidad.