A MODEL TO MEASURE CUSTOMERS CANCELLATION RISK IN TELECOMMUNICATIONS - THE APPLICATION OF LOGISTIC REGRESSION FOR CUSTOMER RETENTION

• Autor(a) principal: MANUELA ALENCAR DA CRUZ DANTAS
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14704@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14704@2

O atual ambiente organizacional está marcado por uma alta competitividade, elevada turbulência e por mudanças rápidas e descontínuas no macro ambiente das empresas. O cenário exige foco no cliente e estratégias voltadas para manutenção de um relacionamento profícuo para ambas as partes (cliente e empresa), com visão de longo prazo. Esta dinâmica de mercado é o foco principal desta pesquisa, que está centrada na retenção de clientes, como estratégia competitiva para aumento de valor para empresa. O objetivo, então, é desenvolver uma ferramenta que auxilie na definição do perfil de clientes mais propensos a romper o relacionamento (churn), permitindo que a empresa antecipe-se a este acontecimento, tornando-se mais próativa, e assim, sendo mais eficiente nos seus processos de negócio. Com este propósito foi feita uma revisão bibliográfica sobre comportamento do consumidor, marketing de relacionamento, retenção de clientes, segmentação de mercado e churn em telecomunicações. Depois do embasamento teórico e direcionamento oferecido pelas obras consultadas, foi realizada a aplicação prática de uma ferramenta estatística na base de dados disponível de uma empresa de telecomunicações, utilizando regressão logística binária para o modelo de propensão de cancelamento. O resultado alcançou uma taxa de acerto geral de 79,2%, composto por 13 variáveis que podem facilitar a identificação do perfil de clientes com maior probabilidade de cancelamento, indicando ainda, que apenas 8% da base apresentam mais de 80% de chance de serem cancelados. Estes resultados demonstram a possibilidade e importância da identificação de clientes propensos ao churn, assim como daqueles que a empresa deve atrair e reter para ser capaz de desenvolver práticas eficientes e lucrativas.