Análise de churn dos usuários
Utilize um modelo de classificação para mapear qual o perfil de usuários tem mais chance de deixar sua plataforma de streaming. Compreender quem é o perfil que está aumentando o churn do seu negócio é essencial para tomar ações que reduzam essas perdas, seja alterando critérios na venda ou modificando o produto.
Você trabalha em uma plataforma de streaming e a diretoria está preocupada com o alto índice de usuários cancelando as suas assinaturas. Eles acreditam que é possível prever se um usuário tem mais chance de deixar a plataforma antes que isso aconteça, e com base nessa informação tomar ações para reduzir o churn. Seu objetivo é criar um modelo de classificação capaz de prever se um usuário tem mais chance de cancelar a sua assinatura na plataforma ou não. Para isso, a empresa forneceu uma base de dados em csv contendo dados sobre as contas dos clientes.
Uma adaptação do problema de ecommerce, disponível no Kaggle. Acesse aqui.
Base de dados em CSV utilizada para o desenvolvimento: Link
Os dados fornecidos possuem informações sobre as contas dos clientes na plataforma de streaming, divididos entre contas Basic, Standard e Premium, onde cada uma oferece uma gama maior de serviços que a anterior.
Desenvolva um modelo de classificação que seja capaz de prever se o cliente irá cancelar o serviço ou não, levando em consideração o seu perfil no streaming. Teste com mais de um tipo de modelo para encontrar o que possuir a melhor performance em comparação com um baseline. Utilize gráficos e visualizações para auxiliar e enriquecer a sua análise.
Dessa forma, com a utilização do algoritmo de Random Forest e com a tunagem, foi possível realizar a classificação dos usuários em churn ou não-churn obtendo-se uma melhor ideia dos potenciais resultados no futuro.