Análise Preditiva da Evasão de Clientes de Internet Residencial com Base em Dados Textuais de Reclamações
Nome: WADHAM ENTRINGER BOTTACIN
Data de publicação: 05/08/2025
Banca:
Nome |
Papel |
|---|---|
| DIEGO ROBERTO COLOMBO DIAS | Examinador Interno |
| GIOVANNI VENTORIM COMARELA | Presidente |
| GLAUBER DIAS GONÇALVES | Examinador Externo |
Resumo: O aumento da concorrência entre provedores de Internet fixa no Brasil intensificou a
necessidade de estratégias eficazes para retenção de clientes. Este estudo investiga a
evasão de clientes (churn) a partir da análise de reclamações registradas na Anatel por
usuários de uma grande empresa de telecomunicações. O objetivo principal é combinar
predição, interpretabilidade e geração de linguagem natural para apoiar a tomada de
decisão no atendimento automatizado. Foram desenvolvidos três modelos preditivos: um
com dados categóricos, outro com dados textuais, e um modelo híbrido que integra ambos. A
interpretabilidade foi realizada com Gradientes Integrados para identificar tokens relevantes
associados ao churn. Os resultados mostram que modelos baseados em texto superam os
demais, atingindo F1-score de até 0,73 para a classe dos clientes não retidos. As palavras
mais associadas à evasão incluem “cancelamento”, “reclamação” e “serviço”, enquanto
“despesa”, “performance” e "contenção" se destacaram entre os clientes retidos. Por fim, os
resultados preditivos e interpretáveis foram utilizados como entrada para SLMs executados
localmente, que geraram respostas personalizadas para as reclamações, assegurando a
privacidade dos dados sensíveis. Essas respostas foram avaliadas automaticamente via
GPT-4o, com base em critérios como empatia, clareza e adequação técnica. Os achados
indicam o potencial de uma abordagem integrada, segura e interpretável para mitigar a
evasão em serviços de telecomunicação.
