Modelos estatísticos para a previsão de inactividade de pré-pagos

• Autor(es): Portugal, Marta Gonçalves Cruces Simão
• Data: 2013
• Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10451/9410
• Origem: Repositório da Universidade de Lisboa
• Assunto(s): Mercado das telecomunicações; Churn; Retenção de clientes; Modelos lineares generalizados; Regressão logística; Cadeias de Markov; Teses de mestrado - 2012
• Tipo de Documento: Dissertação de Mestrado
• Idioma: Português
• Orientador(es): Antunes, Marília Cristina de Sousa, 1969-; Mestres, Paula Figueiredo

Descrição

Tese de mestrado em Estatística e Investigação Operacional, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013 O aumento da competitividade global tem acarretado um inevitável aumento de custos associados à angariação de novos consumidores, impondo às empresas o desafio de mudar a sua forma de actuar perante os seus, cada vez mais exigentes, consumidores afim de evitar a sua perda. As empresas de telecomunicações não são excepção, uma vez que operam num mercado cada vez mais saturado e exigente, no qual as mudanças de operador são frequentes e facilitadas. Perante tal desafio, este trabalho visa aprofundar o estudo do comportamento individual do cliente, identificando os factores decisivos para o decréscimo do comportamento, assim como propor uma estratégia de predição e prevenção desse decréscimo. Neste estudo, a técnica utilizada para a classificação dos clientes foi a regressão logística, combinada com a metodologia de cadeias de Markov. Esta dissertação de mestrado está inserida num projecto profissional na área das telecomunicações. The increase of the global competition has caused an inevitable rise in the costs associated to the acquisition of new customers, imposing companies the challenge of changing their way to act regarding their, increasingly more demanding, costumers, so that they are able to avoid their loss. Telecommunication companies are no exception to this phenomenon, since they are operating in a progressively more saturated and demanding market, in which operator changes are frequent and easy. Given that challenge, this dissertation aims to deepen the study of the individual behavior of the client (regarding usage), identify the crucial factors that lead to usage decrease, as well as propose a strategy for prediction and prevention of this decrease. In this study, the classification technique used was the logistic regression combined with the Markov chains methodology. This project regards the telecommunication field.