Casos de Estudo: Sistema de Previsão de Cancelamento de Serviços de Provedores de Internet

Casos de Estudo: Sistema de Previsão de Cancelamento de Serviços de Provedores de Internet

Em um mercado altamente competitivo como o de provedores de internet, a retenção de clientes é um fator crucial para o sucesso das empresas. O cancelamento de serviços, conhecido como churn, representa uma perda significativa de receita e, muitas vezes, de oportunidades de fidelização. Com esse desafio em mente, desenvolvemos um sistema de machine learning para prever o cancelamento de assinaturas, utilizando dados reais obtidos no Kaggle.

O Desafio

O principal objetivo do projeto foi criar um modelo preditivo que permitisse aos provedores de internet identificar quais clientes estavam mais propensos a cancelar seus serviços. O desafio inicial foi trabalhar com dados desbalanceados — havia muito mais registros de clientes que mantiveram suas assinaturas do que aqueles que as cancelaram. Esse desbalanceamento poderia facilmente causar viés no modelo, tornando-o ineficiente ao identificar potenciais canceladores.

Além disso, ajustar os parâmetros corretos para o modelo XGBoost foi um desafio que exigiu várias iterações. Precisávamos encontrar um equilíbrio entre o número de árvores, a profundidade do modelo e a taxa de aprendizado para garantir que o modelo não fosse apenas preciso, mas também capaz de generalizar bem para novos dados.

A Solução

Para enfrentar o desbalanceamento de classes, aplicamos uma abordagem híbrida de oversampling e undersampling, utilizando as técnicas SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) e SMOTEENN (combinação de SMOTE com undersampling usando Edited Nearest Neighbors). Essas técnicas ajudaram a criar um conjunto de dados balanceado, onde o modelo poderia aprender de forma mais eficaz a identificar clientes que cancelam e os que continuam com a assinatura.

Outro ponto crítico foi o ajuste de hiperparâmetros. Usamos GridSearchCV, uma técnica de busca de hiperparâmetros que testa várias combinações de parâmetros para encontrar a melhor configuração. Após vários testes, identificamos que a combinação de 200 árvores, uma profundidade de 3 e uma taxa de aprendizado de 0.3 proporcionava o melhor desempenho.

Com a aplicação dessas técnicas, conseguimos alcançar uma acurácia de 93.33% no conjunto de teste, um resultado impressionante para prever o comportamento de cancelamento de clientes.

Resultados Obtidos

O sistema de previsão de churn desenvolvido não só demonstrou ser eficaz, mas também uma ferramenta prática para ajudar provedores de internet a tomar decisões estratégicas sobre retenção de clientes. A acurácia de 93.33% mostrou que o modelo é capaz de prever corretamente se um cliente vai cancelar ou manter sua assinatura, com uma margem de erro muito baixa.

A validação cruzada, que foi aplicada para verificar a robustez do modelo, indicou uma acurácia média de 75.56% ao longo de diferentes subconjuntos do dataset. Embora essa variação possa indicar que o modelo ainda pode ser ajustado para cenários específicos, os resultados obtidos são mais do que satisfatórios para o propósito de prevenção de churn.

Aplicabilidade e Benefícios

Esse sistema de previsão pode ser adaptado e aplicado em diversos tipos de empresas, não apenas em provedores de internet. Empresas que oferecem serviços por assinatura, como TV a cabo, telefonia, serviços de streaming ou até plataformas SaaS, podem se beneficiar da implementação de um modelo preditivo como este.

O modelo permite uma melhor compreensão do comportamento dos clientes, fornecendo às empresas a possibilidade de tomar ações proativas, como promoções direcionadas, melhorias nos serviços ou atendimentos personalizados, antes que o cliente decida cancelar o serviço.

Conclusão

Com o sucesso deste projeto, demonstramos o poder da ciência de dados e da inteligência artificial em resolver problemas de negócios. Ao prever o cancelamento de serviços, as empresas podem economizar milhões em retenção de clientes e focar em estratégias mais eficazes para manter sua base.

E a sua empresa? Quais têm sido os desafios que você enfrenta no dia a dia? Seja a retenção de clientes, previsão de vendas ou outro desafio de negócios, estamos prontos para ajudar. Traga o seu caso para nós e veja como a ciência de dados pode transformar suas operações. Entre em contato hoje mesmo e agende uma consultoria personalizada!