[en] A MODEL TO MEASURE CUSTOMERS CANCELLATION RISK IN TELECOMMUNICATIONS - THE APPLICATION OF LOGISTIC REGRESSION FOR CUSTOMER RETENTION
[pt] O atual ambiente organizacional está marcado por uma alta competitividade, elevada turbulência e por mudanças rápidas e descontínuas no macro ambiente das empresas. O cenário exige foco no cliente e estratégias voltadas para manutenção de um relacionamento profícuo para ambas as partes (cliente...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2009 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:14704 |
| Acceso en línea: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14704&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14704&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14704 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | [pt] SEGMENTACAO [pt] REGRESSAO LOGISTICA [pt] MARKETING DE RELACIONAMENTO [pt] RETENCAO DE CLIENTES [en] SEGMENTATION [en] LOGISTIC REGRESSION [en] MARKETING OF RELATIONSHIP [en] CUSTOMER RETENTION |
| Sumario: | [pt] O atual ambiente organizacional está marcado por uma alta competitividade, elevada turbulência e por mudanças rápidas e descontínuas no macro ambiente das empresas. O cenário exige foco no cliente e estratégias voltadas para manutenção de um relacionamento profícuo para ambas as partes (cliente e empresa), com visão de longo prazo. Esta dinâmica de mercado é o foco principal desta pesquisa, que está centrada na retenção de clientes, como estratégia competitiva para aumento de valor para empresa. O objetivo, então, é desenvolver uma ferramenta que auxilie na definição do perfil de clientes mais propensos a romper o relacionamento (churn), permitindo que a empresa antecipe-se a este acontecimento, tornando-se mais próativa, e assim, sendo mais eficiente nos seus processos de negócio. Com este propósito foi feita uma revisão bibliográfica sobre comportamento do consumidor, marketing de relacionamento, retenção de clientes, segmentação de mercado e churn em telecomunicações. Depois do embasamento teórico e direcionamento oferecido pelas obras consultadas, foi realizada a aplicação prática de uma ferramenta estatística na base de dados disponível de uma empresa de telecomunicações, utilizando regressão logística binária para o modelo de propensão de cancelamento. O resultado alcançou uma taxa de acerto geral de 79,2%, composto por 13 variáveis que podem facilitar a identificação do perfil de clientes com maior probabilidade de cancelamento, indicando ainda, que apenas 8% da base apresentam mais de 80% de chance de serem cancelados. Estes resultados demonstram a possibilidade e importância da identificação de clientes propensos ao churn, assim como daqueles que a empresa deve atrair e reter para ser capaz de desenvolver práticas eficientes e lucrativas. |
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