Abordagem analítica para predição e prevenção do Churn
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Resumo
O Churn, é um termo que se refere a clientes que abandonam uma empresa, este problema é constante no mundo empresarial. Dessa forma se torna necessário o uso de técnicas de análise e tratamento dos dados, para entender e solucionar o processo de Churn numa empresa. A empresa analisada nesta pesquisa foi a Justa, que é uma Fintech brasileira, que proporcionou a base de dados para avaliação e implementação deste estudo. A base disponibilizada contém duas partes: As informações dos clientes em si e as transações deles, nestas foram realizadas etapas de pré-processamento para melhor análise dos dados. Após as etapas de pré-processamento são aplicados técnicas e algoritmos de Machine Learning como: K-means, KNN e Logistic Regression a fim de buscar solucionar o problema de Churn na empresa. Os resultados aqui obtidos mostram que, para o escopo estimado, o projeto consegue dizer se um cliente é churn, com base nas suas transações, mas devido a grande rotatividade de clientes os grupos de clientes analisados não são acentuados e possuem poucos padrões comportamentais. Para uma análise mais elaborada dos perfis de cliente, é necessário obter informações mais detalhadas do cliente, como renda mensal, ocupação, entre outros.
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Como Citar
Alves, G., Lima, L., & Oliveira, L. M. (2022). Abordagem analítica para predição e prevenção do Churn. Revista De Engenharia E Pesquisa Aplicada, 7(3), 64-72. https://doi.org/10.25286/repa.v7i3.2461
Seção
Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics