Fundamentos de churn

Machine Learning para Marketing em Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

O que é churn?

  • Churn acontece quando o cliente para de comprar/engajar
  • O contexto do negócio pode ser contratual ou não contratual
  • Às vezes o churn pode ser voluntário ou involuntário
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Tipos de churn

A tipologia principal de churn se baseia em dois tipos de modelo de negócio:

  • Contratual (assinatura de telefone, assinatura de streaming de TV)

Conteúdo

  • Não contratual (supermercado, compras online)

Supermercado

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Modelando diferentes tipos de churn

Normalmente:

  • Churn não contratual é mais difícil de definir e modelar, pois não há decisão explícita do cliente
  • Vamos modelar churn contratual no modelo de telecom
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Codificando churn

  • Geralmente 1/0, com 1 = Churn, 0 = Sem churn
  • Pode ser uma string Churn/No Churn ou Yes/No — boa prática é transformar em 1 e 0
    set(telcom['Churn'])

{0, 1}
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Explorando a distribuição de churn

telcom.groupby(['Churn']).size() / telcom.shape[0] * 100

Churn
0    73.421502
1    26.578498
dtype: float64
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Dividir em dados de treino e teste

from sklearn.model_selection import train_test_split
train, test = train_test_split(telcom, test_size = .25)
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Separe variáveis de atributos e alvo

Separe os nomes das colunas por tipo de dado

target  = ['Churn']
custid  = ['customerID']
cols    = [col for col in telcom.columns if col not in custid + target]

Crie os conjuntos de treino e teste

train_X = train[cols]
train_Y = train[target]
test_X  = test[cols]
test_Y  = test[target]
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Vamos praticar!

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