Uma das coisas mais importantes para qualquer tipo de negócio é que os clientes continuem uitlizando seus produtos. Bancos enfrentam o desafio de reduzir a perda de clientes. A rotatividade de clientes do banco, refere-se à taxa na qual os clientes decidem encerrar seu relacionamento com a instituição financeira, também conhecido como churn. Entender essa rotatividade, e como reduzi-lá, é importante para as empresas que buscam expandir seus negócios e construir vínculos com os clientes. Por isso urge a necessidade de compreender e explorar estratégias que irão fazer com que o banco mantenha seus clientes. Para isso, a análise dos dados é a principal ferramenta para identificar padrões e fatores associados ao problema para, a partir disso, tomar ações com objetivo de mitigá-lo.
Neste projeto, abordaremos questões de:
- Qual é a taxa de evasão de clientes no banco?
- Qual país apresenta o maior número de clientes evadidos?
- O credit score baixo tem impacto significativo na decisão dos clientes de deixar o banco?
- Clientes que possuem cartão de crédito têm maior probabilidade de permanecer no banco?
- Qual variável possui a maior correlação com a retenção de clientes?
- Qual faixa etária apresenta a maior taxa de evasão?
Identificar e analisar os principais fatores que contribuem para a evasão de clientes bancários, com o objetivo de desenvolver estratégias eficazes para reduzir a taxa de churn e melhorar a retenção de clientes, promovendo assim o crescimento sustentável do banco.
No desenvolvimento será utilizada a metodologia CRISP-DM, seguindo os seguintes passos:
1.Entendimento de Negócio: Identificar as necessidades do projeto e entender o problema que se pretende resolver.
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Entendimento dos Dados: Identificar as fontes de dados, coletar os conjuntos pertinentes e compreender sua estrutura e qualidade. Nesta etapa, realiza-se a limpeza e o pré-processamento dos dados para garantir que estejam prontos para análise. É crucial entender as características dos dados, detectar e tratar valores ausentes, outliers e inconsistências, além de transformar variáveis quando necessário.
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Preparação de Dados: Nesta etapa, os dados são organizados e transformados para garantir que estejam prontos para análise e modelagem. Isso inclui a limpeza dos dados, tratamento de valores ausentes, remoção de outliers, e a integração de diferentes fontes de dados. A preparação adequada dos dados é crucial para garantir a precisão e a eficácia dos modelos analíticos subsequentes.
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Modelagem: Nesta fase de modelagem, várias técnicas são aplicadas para construir e avaliar modelos de dados. Isso pode incluir algoritmos de machine learning, estatísticas descritivas, entre outros métodos analíticos. Os modelos são testados e ajustados com base nos resultados obtidos.
Os resultados esperados dessa análise incluem identificar a taxa de evasão de clientes e os fatores mais significativos que influenciam essa saída, como idade, saldo bancário, localização e credit score. Também esperamos entender o perfil dos clientes mais propensos a deixar o banco, permitindo segmentá-los com base em características demográficas e financeiras. Além disso, a análise deve revelar a relação entre o uso de produtos bancários, como cartões de crédito, e a retenção de clientes, oferecendo insights sobre comportamentos que indicam lealdade ou risco de churn. Por fim, queremos fornecer informações que possam embasar estratégias de retenção mais eficazes e ajudar na tomada de decisões orientadas por dados para reduzir a evasão e aumentar a fidelização.
