Defesa de Proposta de Tese de Doutorado de Adolpho Olimpio dos Santos Filho, em 10/04/24, às 10:00h, por videoconferência
Link para defesa: https://meet.google.com/wue-vxog-tvr
Estratégias para Mitigação de Churn de Clientes com Sistemas de Recomendação de Atendentes
Resumo:
As operadoras de telecomunicações enfrentam um desafio crescente com o aumento dos pedidos de cancelamento de serviços (churn) de Internet residencial, afetando diretamente sua rentabilidade. Identificar as principais causas dessa evasão é essencial para desenvolver estratégias eficientes para retenção de clientes. Um atendimento ao cliente personalizado emerge como um componente vital nesse contexto. Este estudo, baseado em dados de uma multinacional de telecomunicações, propõe uma heurística de recomendação de atendentes, utilizando aprendizado de máquina para melhorar a retenção de clientes, sugerindo o atendente adequado com base em históricos de sucesso.
Abstract:
Telecommunications operators face a growing challenge with the increasing number of requests to cancel residential Internet services (churn), directly affecting their profitability. Identifying the main causes of this evasion is essential for developing efficient customer retention strategies. Personalized customer service emerges as a vital component in this context. This study, based on data from a multinational telecommunications company, proposes a heuristic for recommending attendants, using machine learning to improve customer retention, suggesting the appropriate attendant based on success histories.
Banca examinadora:
Prof. Antonio Augusto de Aragão Rocha, UFF – Presidente
Prof. Leandro Santiago de Araújo, UFF
Prof. Giovanni Ventorim Comarela, UFES
Prof. Rodolfo da Silva Villaça, UFES