Modelagem de churn a partir de registros de solicitações de reparo de clientes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Suzuki, Marcelo
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10438/8363
Resumo: O objetivo deste trabalho é criar um modelo que permita predizer quais clientes possuem tendência a abandonar a empresa (churn) através da base de dados de solicitações de reparo dos clientes de banda larga. Este tema ganha importância à medida que a concorrência neste mercado se acirra e novas tecnologias para acesso à banda larga são disponibilizadas aos clientes. Para este estudo foram utilizadas as bases de dados de solicitações de reparo e de solicitações de desligamento do serviço. O primeiro modelo criado utilizou as variáveis tempo até o reparo e a quantidade de solicitações de reparo. Na busca por um modelo com maior nível de acerto, foi criado um segundo modelo no qual se consideraram as variáveis motivo da reclamação e causa do defeito. O resultados do estudo indicam que as variáveis tempo até o reparo e quantidade de solicitações de reparo influenciam na taxa de solicitações de desligamento, assim como alguns motivos de solicitação de reparo e causa de defeito são mais relevantes para a decisão de desligamento. No entanto, o nível de acerto dos modelos criados é baixo. Portanto, a utilização destes modelos para identificação e abordagem de clientes propensos a solicitar desligamento implica em ajustes no nível de certeza do modelo e consequente redução na quantidade de clientes a serem abordados.
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Na busca por um modelo com maior nível de acerto, foi criado um segundo modelo no qual se consideraram as variáveis motivo da reclamação e causa do defeito. O resultados do estudo indicam que as variáveis tempo até o reparo e quantidade de solicitações de reparo influenciam na taxa de solicitações de desligamento, assim como alguns motivos de solicitação de reparo e causa de defeito são mais relevantes para a decisão de desligamento. No entanto, o nível de acerto dos modelos criados é baixo. 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