Construção de um modelo de churn dos clientes de Gas e Power da Galp

O churn, ou seja, a saída de um cliente da empresa para outra concorrente, é uma temática que impacta diversas indústrias/ negócios, não sendo a Galp uma exceção. Para as empresas é instrumental detetar, antecipadamente, esse acontecimento, permitindo assim a criação de iniciativas de retenção dos clientes propensos a realizar churn. Este trabalho tem como objetivo criar um modelo de churn eficiente para as contas de gás natural e eletricidade da Galp, utilizando dados dos contratos dos seus clientes. Após a extração dos dados, procede-se ao seu pré-processamento e à sua divisão em três conjuntos: Power (para as contas que apenas contratam o produto de eletricidade), Gas (para as contas que apenas contratam o produto de gás natural) e Gas&Power (para as contas que contratam ambos os produtos). Para a análise do churn, foi empregue o modelo de logit leaf model, conhecido por LLM, que combina dois algoritmos - regressão logística (RL) e árvores de decisão (AD). Além disso, foi testado como as partes individuais do LLM, isto é, a RL e as AD, se comportam perante os conjuntos de dados, utilizando as componentes da Análise de Componentes Principais (ACP) como forma de eliminar a multicolinearidade nos dados. Os três modelos demostram sucesso em prever o churn, tendo o LLM, em geral, obtido melhores resultados do que cada uma das suas partes isoladamente.