Aplicação de Machine learning em contextos de previsão de Churn – Uma revisão de literatura

Resumo

A fidelização de clientes constitui um aspecto fundamental na vida de qualquer empresa. Nos tempos atuais, em que o marketing se assume cada vez mais personalizado e relacional, é fulcral garantir que os consumidores permaneçam interessados nos produtos e serviços disponibilizados pela empresa. Perante o abandono de produtos ou serviços, cenário habitualmente apelidado de churn, torna-se crucial compreender quais os motivos que se encontram na base desse fenómeno. Para esse efeito, as empresas recorrem aos mais variados sistemas de previsão, sistemas esses cada vez dotados de maiores níveis de complexidade. Tendo em conta que as ferramentas de Inteligência Artificial (IA) evoluem rapidamente, o presente artigo tem como objetivo compreender quais são os sectores de atividade que se evidenciam mais propícios para a aplicação do machine learning no contexto da previsão de churn de clientes. Para responder a este objetivo foi adotada uma revisão sistemática de literatura tendo em conta o período 2020-2024. Conclui-se que o machine learning, aplicado em modelos de previsão churn, é amplamente proposto por vários autores ao longo do período analisado. A maioria dos estudos resultante desta investigação incide sobre aplicações no sector das telecomunicações, seguindo-se o sector da banca. Conclui-se ainda que são utilizados variados métodos neste contexto, mas com especial incidência em Random Forest (RF).

DOI: 10.56238/sevenVmulti2024-030