Modelo de Churn Utilizando Árvores de Decisão

Desenvolvimento de um modelo de previsão de churn de clientes

“Nos negócios, a fidelização dos clientes é essencial. O churn, a perda de clientes, é uma métrica crucial. Imagine a seguinte situação: Uma empresa com uma base sólida de clientes enfrenta um aumento preocupante no cancelamento de serviços.”

Com o modelo de churn baseado em árvores de decisão, analisando interações passadas, a empresa identifica comportamentos indicativos de churn e implementa ações proativas. O resultado? Uma queda significativa na taxa de churn e a demonstração do impacto positivo do modelo no mundo empresarial.

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Para começar nosso treinamento, precisamos inicialmente limpar e transformar os dados brutos em um formato que possa ser facilmente utilizado para análise. Por exemplo, se você estiver trabalhando com dados de uma empresa de telecomunicações, pode precisar limpar valores nulos e inconsistentes e transformar variáveis categóricas em numéricas.

Dado que há sempre desproporção entre os clientes que deixaram a empresa e os que continuaram utilizando seus serviços. Esse desbalanceamento da base pode levar a uma má performance do modelo na previsão do churn. Para tratar isso, utilizamos uma técnica de undersampling para criar uma base de dados balanceada.

Visando treinamento do modelo, utilizamos uma técnica de janelas móveis de dados. Isso significa que dividimos a base em janelas de tempo e treinamos o modelo com dados que pertenciam apenas àquela janela específica. Isso nos trará informações passadas dos clientes, podendo aumentar a eficácia e acurácia do modelo.

Iniciar o processo de previsão de churn com a escolha do modelo correto é fundamental para obter sucesso. Por isso, a nossa equipe optou por utilizar árvores de decisão, devido à sua capacidade de lidar com variáveis categóricas, sua interpretabilidade e sua eficácia comprovada em prever churn em bases de dados desbalanceadas.

Através de técnicas avançadas de pré-processamento, balanceamento de dados e uso de janelas móveis, combinadas com um modelo de árvore de decisão, conseguimos criar um modelo de previsão de churn altamente preciso e confiável. Para aprimorar ainda mais sua robustez, incorporamos a validação cruzada (cross-validation) com o método k-fold, garantindo que nosso modelo seja validado em diferentes conjuntos de dados. Investir em estratégias que garantam a retenção de clientes é vital para o sucesso duradouro de qualquer empreendimento. Nesse contexto, nosso modelo emerge como uma ferramenta essencial, oferecendo insights e orientações cruciais para a tomada de decisões que efetivamente promovem desde a probilidade a virar churn, como o motivo pelo possível churn.

Utilizando técnicas de pré-processamento, balanceamento de dados, uso de janelas móveis, modelo de árvore de decisão e cross-validation, o convite é para que explore essas ferramentas em seu próprio empreendimento. Ao antever o churn dos seus clientes, você já estará um passo à frente, assegurando a prosperidade do seu negócio. Juntos, forjaremos um futuro de clientes engajados e negócios florescentes!

Além disso, trarei alguns exemplos de estratégias concretas que se tornaram possíveis através do cálculo de churn. Por exemplo, ao identificar os clientes em risco de churn, você pode criar campanhas específicas de reengajamento, personalizar ofertas para segmentos específicos ou otimizar a alocação de recursos para áreas críticas, consolidando a saúde e a expansão do seu empreendimento.

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