Prevenir o abandono de clientes tirando o máximo partido da Analítica Avançada

Contexto

O nosso cliente é uma empresa multinacional de serviços de entrega sediada nos Estados Unidos que envia mais de 18 milhões de pacotes por dia útil. A empresa é conhecida pelo seu serviço de expedição nocturna e por ser pioneira num sistema de rastreio de pacotes com actualizações em tempo real sobre a localização de pacotes.

Desafio

Num mercado altamente competitivo com margens estreitas, é importante manter a sua base de clientes existente para salvaguardar as receitas e a margem dos clientes. Por conseguinte, o departamento de Analytics Solutions do cliente lançou uma iniciativa para melhorar a experiência do cliente através da identificação precoce de uma potencial rotatividade.

Abordagem

- Obter insights sobre o que leva os clientes a agitarem-se, utilizando técnicas de manipulação de dados. - Seleccionar o algoritmo de primeira classe para prever a rotatividade (XgBoost). - Traduzir os resultados do algoritmo em planos de ação para a divisão de Serviços ao Cliente, permitindo-lhes tomar as ações apropriadas para evitar a agitação.

Principais resultados

Disponibilidade de dados históricos para alimentar os modelos de analítica avançada

Criação de um modelo analítico destacando as principais causas da agitação

Maior perícia interna na construção de modelos preditivos e reutilização de componentes noutros modelos ML.

Benefícios

É necessário menos esforço para manter um cliente existente envolvido do que para encontrar um novo cliente. Ao implementar um sistema de rastreio de probabilidade de rotatividade, o nosso cliente foi capaz de detectar previamente potenciais clientes insatisfeitos. Isto permitiu-lhes identificar as causas de raiz da rotatividade dos clientes e responder em conformidade, resultando numa base de clientes mais satisfeitos e num aumento do crescimento das receitas.

Parceiros de tecnologia

Python

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