Aplicação das técnicas de análise de sobrevivência na estimação do tempo de Churn em e-commerces brasileiros
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Data
2023-02-05
Autores
Orientador
Tarumoto, Mário Hissamitsu 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Estatística - FCT
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
Este estudo refere-se a análise preditiva de churn em e-commerces brasileiros sob a ótica da análise de sobrevivência e teve como objetivo principal, entender quando os clientes estarão com uma maior propensão de churn em e-commerces brasileiros usando análise de sobrevivência. Os dados utilizados neste estudo foram os dados da Olist, loja de departamentos do mercado brasileiro que conecta pequenos canais de vendas. O conjunto de dados são de comercio eletrônico brasileiro de pedidos feitos entre 2016 a 2018. Por meio das extrações e manipulações das informações foi possivel construir um modelo de analise de sobrevivência baseado no ticket médio do consumidor, preço médio do frete, se a compra é parcelada, tipo de pagamento, sua localização e a categoria do produto comprado, para prever quando os clientes estarão em risco de churn.
Resumo (inglês)
This study refers to the predictive analysis of churn in Brazilian e-commerces from the perspective of survival analysis and had as its main objective to understand when customers will be most likely to churn in Brazilian e-commerces using survival analysis. The data used in this study was data from Olist, a department store in the Brazilian market that connects small sales channels. The dataset is Brazilian e-commerce from orders placed between 2016 and 2018. Through information extraction and manipulation, we built a survival analysis model built based on the average consumer's ticket, average shipping price, whether the purchase is in installments, payment type, their location, and category of product purchased, to predict when customers will be at risk of churn.
Descrição
Palavras-chave
Idioma
Português