Aplicação de análise estatística na previsão de perda de clientes: estudo em uma empresa atacadista.
| Nível educacional (dc.audience.educationLevel) | Especialização | pt_BR |
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Raupp, Claudia Angelita Fagundes | |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/5389246040413144 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Roden , Dirceu | |
| Curso (dc.curso) | Especialização em Big Data, Data Science e Data Analytics | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2021-09-22T20:56:05Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2021-09-22T20:56:05Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2019-01-01 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | Winning the customer represents a high cost for a company. Generally, it is required investments in marketing, relationships, discounts, working hours in negotiations and several other actions that demand financial resources. In order to recover those expenses, the company needs to hold the client for as long as possible. In this context, the aim of this work is to propose a statistical analysis model able to foresee which clients are about to leave and stop being clients, through a study in a wholesale company. It was used the client’s registration data and relationship with the company to develop a predictive model of Logistic Regression. The proposed model achieved an accuracy of 94.6% and specificity of 48%, showing that it is effective for the prediction of loss of customers. | en |
| Resumo (dc.description.resumo) | Conquistar um cliente representa um custo elevado para uma empresa. De forma geral, são necessários investimentos em marketing, relacionamentos, descontos, horas de trabalho em negociações e diversas outras ações que demandam recursos financeiros. Para recuperar essas despesas, a empresa precisa manter o cliente pelo maior tempo possível. Nesse contexto, o objetivo desse trabalho é propor um modelo de análise estatística capaz de prever quais clientes estão prestes a deixar de ser clientes, através de um estudo em uma empresa atacadista. São usados dados cadastrais dos clientes e de relacionamento com a empresa para construir um modelo preditivo de Regressão Logística. O modelo proposto obteve uma acurácia de 94,6% e uma especificidade de 48%, mostrando ser eficaz na predição de perda de clientes. | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/10160 | |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Análise estatística | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Regressão logística | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Cliente | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Statistical analysis | en |
| Assunto (dc.subject) | Logistic regression | en |
| Assunto (dc.subject) | Client | en |
| Título (dc.title) | Aplicação de análise estatística na previsão de perda de clientes: estudo em uma empresa atacadista. | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | TCC | pt_BR |
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