Aplicação de métodos de Machine Learning para previsão de perda de clientes em uma empresa da área de tecnologia
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Data
2023-12
Autores
Orientador
Franzen, Evandro
Banca
Pretto, Fabrício
Dertzbacher, Juliano
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Editor
Resumo
Nos dias atuais o mundo está extremamente competitivo e para se manter no mercado, as empresas precisam estar atentas à satisfação e à fidelização de seus clientes. A perda de clientes pode ser um problema significativo, pois além de representar a perda de receita imediata, também pode impactar na reputação da marca e na possibilidade de novos negócios. O uso da tecnologia pode ajudar a minimizar este ponto, auxiliando as organizações na estruturação das suas informações, criando estratégias e buscando por um diferencial competitivo no mercado. Neste sentido, a aprendizagem de máquina é muito eficaz na tentativa de prever uma possível desistência de um determinado cliente, pois ela pode aprender e reconhecer métodos que, quando trabalhados de forma correta, entregam um bom resultado na predição proposta. Tendo em vista este cenário, o presente trabalho visou realizar a predição da rotatividade de clientes de um conjuntos de dados, de uma organização prestadora de serviços na área de tecnologia, fazendo uso dos métodos de aprendizagem Floresta Aleatória, Árvore de Decisão, Redes Neurais Artificiais, Naive Bayes. Devido a divergência de amostras do conjunto de dados de churn para os sem churn foi utilizado a técnica de balanceamento de dados Smoteenn. Os dois conjuntos de dados passaram por um processo que consistiu na coleta dos mesmos, no pré-processamento dos dados, na aplicação dos métodos de aprendizagem de máquina, e na avaliação dos métodos. Assim sendo, o método Floresta Aleatória, dentre os utilizados no trabalho, apresentou as melhores performances, sendo o melhor em todas as formas em que foi aplicado.
In today's world, competition is extremely fierce, and for companies to remain in the market, they need to be attentive to the satisfaction and loyalty of their customers. The loss of customers can be a significant problem, as it not only represents an immediate revenue loss but can also impact the brand's reputation and the potential for new business. The use of technology can help minimize this challenge by assisting organizations in structuring their information, creating strategies, and seeking a competitive edge in the market. In this context, machine learning is highly effective in attempting to predict the potential churn of a specific customer, as it can learn and recognize methods that, when applied correctly, deliver good results in the proposed prediction. Accordingly, this study aims to predict customer churn using a dataset from a technology service provider organization, employing machine learning methods such as Random Forest, Decision Tree, Artificial Neural Networks, and Naive Bayes. Due to the discrepancy in samples between churn and non-churn datasets, the data balancing technique Smoteenn was utilized. Both datasets underwent a process that involved data collection, data preprocessing, application of machine learning methods, and evaluation of the results. In this regard, the Random Forest method, among those used in the study, exhibited the best performances, proving to be the most effective in all instances where it was applied.
In today's world, competition is extremely fierce, and for companies to remain in the market, they need to be attentive to the satisfaction and loyalty of their customers. The loss of customers can be a significant problem, as it not only represents an immediate revenue loss but can also impact the brand's reputation and the potential for new business. The use of technology can help minimize this challenge by assisting organizations in structuring their information, creating strategies, and seeking a competitive edge in the market. In this context, machine learning is highly effective in attempting to predict the potential churn of a specific customer, as it can learn and recognize methods that, when applied correctly, deliver good results in the proposed prediction. Accordingly, this study aims to predict customer churn using a dataset from a technology service provider organization, employing machine learning methods such as Random Forest, Decision Tree, Artificial Neural Networks, and Naive Bayes. Due to the discrepancy in samples between churn and non-churn datasets, the data balancing technique Smoteenn was utilized. Both datasets underwent a process that involved data collection, data preprocessing, application of machine learning methods, and evaluation of the results. In this regard, the Random Forest method, among those used in the study, exhibited the best performances, proving to be the most effective in all instances where it was applied.
Descrição
Palavras-chave
Aprendizagem de Máquina; Python; Rotatividade de Clientes; Machine Learning; Churn; Floresta Aleatória; Random Forest
Citação
WERMANN, Tiago. APLICAÇÃO DE MÉTODOS DE MACHINE LEARNING PARA PREVISÃO DE PERDA DE CLIENTES EM UMA EMPRESA DA ÁREA DE TECNOLOGIA. 2023. Monografia (Graduação em Engenharia de Software) – Universidade do Vale do Taquari - Univates, Lajeado, 07 dez. 2023. Disponível em: http://hdl.handle.net/10737/4185.