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Previsão de churn de clientes
Modelo dinâmico de previsão de churn para uma instituição financeira líder do Azerbaijão, identificando clientes de crédito em risco e orientando a retenção.
IA/ML
O desafio
O modelo precisava se adaptar a mudanças no comportamento dos clientes e nas condições econômicas, extrair conclusões acionáveis de conjuntos de dados diversos — histórico de transações, demografia e tendências de mercado — e personalizar produtos de crédito em escala numa base de clientes muito ampla.
A solução
- Modelo dinâmico de previsão de churn adaptado a comportamentos e condições de mercado em evolução.
- Extração de sinais a partir de histórico transacional, demografia e tendências de mercado.
- Refinamento e personalização da oferta de crédito com base na análise comportamental.
- Integração das previsões aos fluxos de marketing e CRM para retenção proativa.
Resultados
- Redução do churn de clientes com o modelo preditivo.
- Captação de novos clientes via estratégias de marketing orientadas por dados.
- Melhor oferta de crédito, com mais satisfação e oportunidades de venda cruzada.
