Classificação do Índice de Satisfação de Clientes a partir de Indicadores de Rede Móvel e de Negócios utilizando Redes Neurais

Carlos A. Martins Jr., Lisandro Lovisolo, Marcelo Gonçalves Rubinstein

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661593

Evento: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2020)

Keywords: Aprendizado de Máquina NPS Churn RNA

Abstract

A concorrência no setor de telecomunicações é um desafio. Para manter a rentabilidade, as operadoras se amparam em métricas de negócios, tais como a taxa de rotatividade dos clientes (churn) e o NPS (Net Promoter Score). Neste trabalho exploramos técnicas de aprendizado de máquina para previsão do NPS e, consequentemente, prover meios de reduzir o churn. Foi utilizada uma base amostral de 82.618 clientes do Brasil que inclui informações sobre uso e cobrança. Mostramos que, sob uma ampla variedade de métricas de rede e de negócio, é possível treinar uma máquina para entender a percepção dos clientes visando mantê-los.

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