Ordenação de Algoritmos para Modelagem Preditiva de Churn: Analisando o Problema a Partir dos Métodos Sapevo-M e Vikor / Ordering Algorithms for Customer Churn Predictive Modeling: Analyzing the Problem Using Sapevo-M and Vikor Methods

• Autor(a) principal: Silva Júnior, Antonio Carlos; Cientista de Dados no segmento de cosméticos
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Almeida, Isaque David Pereira de; Mestrando em Engenharia de Produção na Universidade Federal Fluminense (UFF), Santos, Marcos dos; Professor do Programa de Pós-graduação em Sistemas e Computação (PPgSC) do Instituto Militar de Engenharia (IME)., Quintal, Renato Santiago; Professor do Magistério Superior da Escola Naval (EN).
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista FSA
• Texto Completo: http://www4.unifsa.com.br/revista/index.php/fsa/article/view/2283
• topic: Engenharia de Produção; Administração; Contabilidade

Modelagem preditiva para classificação de churn (abandono de cliente) é uma prática comum em empresas de diversos setores, no entanto, embora seja um tema vastamente explorado, escolher o classificador adequado pode ser uma tarefa árdua, dadas as particularidades de cada empresa e a variedade de algoritmos disponíveis. Portanto, a proposta deste artigo é a escolha de um algoritmo para modelagem preditiva de churn em uma startup brasileira. O processo decisório fez uso do método SAPEVO-M para obter os pesos dos critérios e definir uma medida de interpretabilidade para os algoritmos avaliados, e o método VIKOR foi utilizado para avaliar as alternativas. Após a aplicação dos métodos, os classificadores treinados com os algoritmos SVM (kernel radial) e Regressão Logística foram considerados os mais adequados para o modelo de negócio da empresa em questão. Palavras-chave: SAPEVO-M; VIKOR. Tomada de Decisão. Modelagem Preditiva. Churn. ABSTRACT Predictive modeling for customer churn classification is a common practice among companies from different sectors, however even though it is a widely explored subject, choosing a suitable classifier may be a difficult task, given the particularities of each company and the variety of available algorithms. Therefore, the purpose of this article is to choice of an algorithm for customer churn predictive modeling in a Brazilian startup. The decision-making process used the SAPEVO-M method to obtain the weights of criteria and to define an interpretability measure for the evaluated algorithms, and the VIKOR method was used to evaluate the alternatives. After applying the methods, the classifiers trained with SVM (radial kernel) and Logistic Regression algorithms were considered the most suitable for the business model of the company in question. Keywords: SAPEVO-M; VIKOR. Tomada de Decisão. Modelagem Preditiva. Churn.