LOGISTIC REGRESSION: A MODEL TO MEASURE SIGNATURE´S CANCELLATION RISK

• Autor(a) principal: KARINE DE ALMEIDA KARAM
• Data de Publicação: 2006
• 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=8259@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8259@2

O tema central deste projeto é a retenção de clientes como estratégia competitiva para aumentar a lucratividade da empresa. O objetivo é desenvolver um modelo estatístico que relacione variáveis transacionais, demográficas e dados sobre o histórico de eventos com a probabilidade de cancelamento dos clientes assinantes de jornal e definir o perfil dos clientes com maior risco de desligamento. Em uma primeira etapa, este estudo fornece uma revisão teórica sobre lealdade, satisfação e marketing de relacionamento, a fim de buscar uma relação com a retenção de clientes. Em seguida, a revisão de literatura levantou as variáveis mais usadas na segmentação de clientes tais como: variáveis transacionais, geográficas, demográficas, psicográficas e comportamentais para definir o perfil dos clientes que cancelam e dos que não cancelam sua assinatura. Depois de construir um modelo teórico, a regressão logística foi utilizada como técnica estatística para desenvolver um modelo de previsão de cancelamento. Os resultados foram analisados com o auxílio do programa estatístico SPSS e conclui-se que o perfil do cliente que cancela a assinatura do jornal é o jovem de até 30 anos; com baixo nível sócio-demográfico; morador da baixada, subúrbio e outros estados que não o Rio de Janeiro; que tenha adquirido sua assinatura através do canal telemarketing ativo; com a assinatura da modalidade anual e forma de pagamento em boleto ou débito em conta corrente; clientes que adquiriram sua assinatura mais recentemente; que comprem menos de 3 produtos da empresa e que não tenham feito reclamações através da central de atendimento. O modelo final de previsão de cancelamento contou com 11 variáveis e a tabela de classificação mostrou uma taxa de acerto geral de 75,3%. A última etapa apresenta algumas conclusões, implicações e sugestões para pesquisas futuras.