CHURN RATE: como reduzir em empresas de telecomunicações utilizando aprendizado de máquina

Italo Giullian Carvalho de Albuquerque; Matheus Henrique Bertuci; Bruna Araujo Candeia; Natália de Oliveira Gomes

doi:10.31510/infa.v18i2.1183

Autores

Italo Giullian Carvalho de Albuquerque Universidade Federal do ABC – Santo André – São Paulo – Brasil https://orcid.org/0000-0003-2766-5558
Matheus Henrique Bertuci Faculdade de Tecnologia de Catanduva – Catanduva – São Paulo – Brasil https://orcid.org/0000-0003-4621-8788
Bruna Araujo Candeia Universidade Federal de Pernambuco – Recife – Pernambuco – Brasil https://orcid.org/0000-0002-6747-795X
Natália de Oliveira Gomes Faculdade de Ciências Humanas do Sertão Central – Salgueiro – Pernambuco – Brasil https://orcid.org/0000-0003-0901-6351

DOI:

https://doi.org/10.31510/infa.v18i2.1183

Palavras-chave:

taxa de rotatividade, clientes, dados

Resumo

Churn rate corresponde a taxa de cancelamento quanto ao uso de produtos/serviços oferecidos por empresas. Empresas de telecomunicações, por exemplo, costumam apresentar valores elevados de churn rate devido à alta concorrência no setor. Sendo assim, fundamental que, as empresas tenham condições de prever quando e porque um cliente deixará de usar seus serviços, para que se possa realizar ações capazes de evitar ou ao menos minimizar o churn. O presente trabalho tem como premissa criar e comparar modelos de previsibilidade de churn rate a partir de dados de uma empresa de telecomunicações afim de munir a mesma com informações para a tomada de decisões mais assertivas em ações que minimizem os cancelamentos por parte dos clientes. Foram utilizados dados de uma operadora de telecomunicações com uma grande carteira de clientes. A base de dados foi tratada para implementação e realização de experimentos com algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de mineração de dados. Por fim, sete hipóteses foram testadas as quais demonstraram que: (H1) a maior taxa de rotatividade está em clientes do sexo feminino; (H2) clientes antigos tendem a fazer maior rotatividade; (H3) as mensalidades para quem possui streaming de vídeo são maiores; (H4) os custos tendem a abaixar conforme o passar do tempo de assinatura; (H5) clientes que não possuem dependentes tendem a churnar mais do que clientes que possuem dependentes; (H6) clientes que não possuem suporte técnico são mais propícios a churn; e (H7) clientes que possuem o serviço de backup online tendem a churnar menos.

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Referências

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