Elaboração de um modelo preditivo de Churn para uma empresa de telecomunicações

Nos últimos anos tem-se sentido um aumento no que respeita à tentativa de reter clientes e uma diminuição relativamente à aquisição de novos utilizadores, particularmente em empresas de telecomunicações. Este foi um projeto proposto por uma operadora de telecomunicações, que solicitou não ser identificada neste relatório. Este irá incidir sobre a premissa de que “adquirir novos clientes é mais dispendioso do que reter os já existentes”. Desta forma, o grande objetivo é desenvolver um modelo preditivo que preveja quais os clientes mais propensos a cortar a ligação com a empresa, entrando assim em churn. Perante isto, o que se pretende por um lado é facilitar o trabalho da equipa de marketing aquando da tomada de decisão relativamente ao target de campanhas necessárias a implementar e, por outro lado, auxiliar a equipa de retenção de clientes a identificar aqueles sobre os quais deverão ser tomadas medidas de forma a evitar o churn. O modelo desenvolvido foi estimado através da aplicação de diferentes algoritmos de aprendizagem da máquina supervisionada (Machine Learning), utilizando a linguagem de programação Python. Tendo em conta os algoritmos aplicados, foram analisados os resultados obtidos com a aplicação de diferentes métricas de avaliação da qualidade preditiva. Constatou-se que o algoritmo Random Forest foi o que revelou melhores resultados de previsão do churn. Por fim, após o desenvolvimento deste projeto, o modelo estimado está pronto a ser utilizado pela empresa e pelos seus stakeholders como ferramenta de apoio à decisão de modo a diminuir a percentagem de churn que se verifica atualmente.