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Como prever a LEALDADE dos seus clientes?

As empresas estão constantemente em busca de aumentar a sua carteira de clientes e, consequentemente, a sua rentabilidade. Para que este aumento seja efetivo, não basta a entrada de novos clientes, sendo fundamental evitar perder os clientes que já pertencem à carteira.

Dispondo de dados acerca dos clientes que deixaram a empresa e de outros que não deixaram, ou seja, que continuam leais, é possível encontrar padrões que distingam os dois grupos, identificar quais os principais determinantes para esta distinção e estimar o risco de um cliente com determinado perfil deixar a empresa.

A título de exemplo, considere-se um estudo realizado com uma amostra de 632 clientes de uma operadora de planos exclusivamente odontológicos brasileira. A análise multivariada dos fatores determinantes da lealdade do cliente fez-se através de uma árvore de classificação, segundo o algoritmo CART (Classification and Regression Trees), tendo-se obtido o modelo apresentado na figura que se segue.

 

A partir do modelo em árvore, é possível estimar o risco de um cliente sair da empresa tendo em conta o nó terminal em que se enquadra um cliente com o seu perfil. Quando utilizado para fins preditivos, este modelo acertou em 82,1% das classificações. É também possível quantificar a importância de cada variável no modelo, conforme se ilustra no gráfico seguinte:

Estes resultados fazem parte de um estudo intitulado “Analysis of the determinants of profitability and loyalty of the beneficiaries of a dental plan using Classification and Regression Trees” apresentado no Symposium on Big Data in Finance, Retails and Commerce: Statistical and Computational Challenges, em Lisboa.

 

Para ver o post completo da apresentação, clique 20171031.Poster_Silvia CART.

dezembro 20, 2020

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