Mathematica Eterna
Acesso livre

Abstrato

Um estudo sobre a aplicação da inteligência artificial e da aprendizagem automática para modelar e prever comportamentos, rotatividade e conversão de clientes

Alderic Pierre*

As empresas digitais tornaram-se um importante fornecedor de artigos, produtos e serviços e estão a substituir cada vez mais os mercados tradicionais. O crescimento deste negócio criou uma competição feroz entre as empresas digitais para alargar a sua base de clientes e aumentar as receitas. Para este efeito, as empresas digitais estão agora conscientes da importância de conquistar novos clientes e, mais importante, de manter os clientes existentes, uma vez que a aquisição de novos clientes é mais dispendiosa do que a retenção dos clientes existentes. É por isso que as empresas eletrónicas fazem o seu melhor para construir laços fortes com os seus clientes e apoiar todos os esforços para prever possíveis abandonos e tomar ações proativas em relação a potenciais abandonadores.

Neste artigo, vamos construir uma estrutura baseada no modelo de Markov de séries temporais que realiza tanto a previsão de possíveis clientes churn como os visitantes que tendem a sair da empresa eletrónica sem fazer compras. O modelo de Markov é um modelo estatístico capaz de observar estados em padrões temporais de dados. O modelo proposto será implementado num conjunto de dados público denominado “RecSys2015” e iremos comparar os seus resultados com outros algoritmos para benchmarking.