Análise de sobrevivência e previsão de Churn de clientes de seguros de vida do banco do Brasil

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Autor(es): dc.contributorSilva, Gladston Luiz da-
Autor(es): dc.creatorAraújo, Jose Maria Amorim-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-10-23T15:29:45Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-10-23T15:29:45Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-06-27-
Data de envio: dc.date.issued2022-06-27-
Data de envio: dc.date.issued2022-06-27-
Data de envio: dc.date.issued2022-01-25-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.unb.br/handle/10482/44013-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/884547-
Descrição: dc.descriptionDissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Brasília, 2022.-
Descrição: dc.descriptionA modernização e a digitalização de produtos e serviços no setor financeiro avançam de forma rápida e eficiente. A cada dia, novas empresas digitais como fintechs trazem produtos inovadores e diferenciados ao mercado com foco centrado na experiência do cliente, fazendo com que grandes atores desse setor, tais como instituições financeiras e seguradoras sintam-se ameaçados em um cenário cada vez mais competitivo. Nesse contexto, a ocorrência de rotatividade de clientes, mais conhecido como churn, é cada vez maior, tornando-se um problema para essas empresas. A empresa Alfa, configura-se como um destes atores com uma considerável fatia do mercado de seguros no Brasil, cuja rotatividade de clientes mostra-se como um grande desafio a ser superado. O presente estudo tem por objetivo implementar um modelo capaz de fazer uma análise de sobrevivência e predição de rotatividade de clientes contratantes de seguros de vida de forma assertiva, a fim de possibilitar a tomada de decisão e a elaboração de campanhas que contribuam para a diminuição do churn e, consequentemente, para uma maior fidelização dos clientes ao produto seguro de vida. Para isso, foram coletados dados de clientes no período de cinco anos, que corresponde ao período de vigência dos contratos de seguros de vida. Utilizou-se o estimador de Kaplan-Meier para traçar a curva de sobrevivência, e a regressão de Cox para efetuar a predição de rotatividade dos clientes contratantes de seguros de vida, além de possibilitar traçar o perfil dos clientes que têm maiores probabilidades de cancelarem seus contratos de seguros. Os resultados mostraram que o estimador de Kaplan-Meier obteve bons resultados traçando a curva de sobrevivência e possibilitando a geração da tabela de vida para os clientes, na predição de churn, a regressão de Cox convergiu de forma muito boa aos dados, chegando ao índice de concordância de 0.61, além de traçar curvas preditivas por clientes. Assim, a combinação do estimador de Kaplan-Meier e a regressão de Cox, mostrou-se uma união poderosa na criação de análise de sobrevivência e predição de churn com dados de clientes de seguros de vida.-
Descrição: dc.descriptionThe modernization and digitalization of products and services in the financial sector is advancing quickly and efficiently. Every day, new digital companies such as fintechs bring innovative and differentiated products to the market with a focus on customer experience, making major players in this sector, such as financial institutions and insurance companies, feel threatened in an increasingly competitive scenario. In this context, the occurrence of customer turnover, better known as churn, is increasing, becoming a problem for these companies. The company Alfa is one of these players with a considerable share of the insurance market in Brazil, whose customer turnover is a major challenge to be overcome. The present study aims to implement a model capable of performing an analysis of survival and prediction of turnover of customers contracting life insurance in an assertive way, in order to enable decision-making and the elaboration of campaigns that contribute to the reduction of the churn and, consequently, for greater customer loyalty to the life insurance product. For this, data were collected from customers over a period of five years, which corresponds to the period of validity of life insurance contracts. The Kaplan-Meier estimator was used to trace the survival curve, and the Cox regression to predict the turnover of life insurance customers, in addition to making it possible to trace the profile of customers who are more likely to cancel their insurance contracts. The results showed that the Kaplan-Meier estimator obtained good results by tracing the survival curve and allowing the generation of the life table for the customers, in the churn prediction, the Cox regression converged very well to the data, reaching the index of agreement of 0.61, in addition to drawing predictive curves by customers. Thus, the combination of the Kaplan-Meier estimator and the Cox regression proved to be a powerful union in creating survival analysis and churn prediction with life insurance customer data.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise de sobrevivência-
Palavras-chave: dc.subjectSeguro de vida-
Palavras-chave: dc.subjectChurn-
Palavras-chave: dc.subjectRregressão de cox-
Título: dc.titleAnálise de sobrevivência e previsão de Churn de clientes de seguros de vida do banco do Brasil-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional – UNB

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