Banca de DEFESA: TAYRONE DUQUE ESTEVES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : TAYRONE DUQUE ESTEVES
DATA : 23/05/2025
HORA: 14:00
LOCAL: meet.google.com/iqj-xixa-brj
TÍTULO:

Desenvolvimento de um processo estruturado para a modelagem de previsão de churn em modelos de negócio de recorrência

PALAVRAS-CHAVES:

Previsão de churn; Framework; Regressão logística; Redes neurais; Clubes de assinatura.

PÁGINAS: 80
RESUMO:

O modelo de negócio de compras recorrentes, como os clubes de assinatura, tem crescido muito nos últimos anos. Como adquirir novos clientes tem um custo maior do que reter os atuais, a perda de clientes (churn) tem um impacto negativo na competitividade do negócio e a capacidade de prevê-lo torna-se um diferencial estratégico. A diversidade de métodos disponíveis e a falta de um processo padronizado de avaliação de modelos são desafios tanto acadêmicos quanto práticos para o setor. Nesse contexto, esse trabalho estruturou um procedimento voltado para a construção de métodos de previsão de churn composto de três etapas: preparação dos dados, aplicação dos modelos e avaliação dos modelos. Para isso, primeiramente os dados são padronizados e balanceados, métricas são definidas para comparação entre os modelos e uma análise de estabilidade é realizada. Para validação deste método, sua aplicação foi realizada no caso real de um clube de assinaturas de livros, para o qual sete variáveis preditoras foram selecionadas para compor 3 modelos de previsão: regressão logística, uma combinação entre o algoritmo média-k e a regressão logística, e uma rede neural mutilayer perceptron (MLP). A regressão logística ficou selecionada como o melhor dentre os métodos testados, apresentando acuracidade de 71,1% e 44,6% de precisão. Os resultados encontrados são superiores aos do modelo atual aplicado na empresa estudada, que possui 71,8% de acuracidade e 12,1% de precisão. O procedimento estruturado mostrou-se efetivo na seleção de métodos e direcionamento de tomadas de decisão para o desenvolvimento de modelos de previsão de forma padronizada e robusta.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2087102 - JOSE HENRIQUE DE FREITAS GOMES
Interno - 1041451 - PEDRO PAULO BALESTRASSI
Externo à Instituição - MARCELO NUNES FONSECA - MACKENZIE