![Python](https://img.shields.io/badge/python-3670A0?style=for-the-badge&logo=python&logoColor=ffdd54)![Pandas](https://img.shields.io/badge/pandas-%23150458.svg?style=for-the-badge&logo=pandas&logoColor=white)![NumPy](https://img.shields.io/badge/numpy-%23013243.svg?style=for-the-badge&logo=numpy&logoColor=white)![Seaborn Badge](https://img.shields.io/badge/seaborn-%2300A2C1.svg?style=for-the-badge&logo=seaborn&color=444876&logoColor=white)![Matplotlib](https://img.shields.io/badge/Matplotlib-%23ffffff.svg?style=for-the-badge&logo=Matplotlib&logoColor=black)
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Análise de Churn de Clientes
O objetivo deste projeto é analisar os dados de clientes de um banco para identificar os fatores que influenciam a saída dos clientes (churn). Com base nessa análise, podemos desenvolver estratégias para reduzir a taxa de churn e melhorar a retenção de clientes.
Necessidade e Importância do Projeto
A análise de churn de clientes é essencial para qualquer negócio que dependa de uma base de clientes recorrente. A retenção de clientes existentes é geralmente mais econômica do que a aquisição de novos clientes, e a perda de clientes pode ter um impacto significativo nas receitas e na sustentabilidade a longo prazo. Aqui estão algumas razões detalhadas que destacam a importância desse projeto:
Objetivo
Identificar e entender os fatores que levam à rotatividade de clientes em instituições bancárias.
Fluxo do Projeto
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Coleta de Dados
- Dados dos clientes e seu status de rotatividade.
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Análise Exploratória
- Identificação de padrões e fatores críticos.
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Preparação de Dados
- Limpeza de dados
- Transformações de dados
- Enriquecimento de dados
-
Desenvolvimento de Modelos Preditivos
- Modelos que identificam clientes em risco.
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Ações Preventivas
- Estratégias personalizadas para retenção de clientes.
Benefícios
1. Identificação de Fatores Críticos
- Principais razões para a saída dos clientes.
2. Modelos Preditivos
- Previsão de clientes em risco.
3. Melhoria da Satisfação
- Estratégias para aumentar a lealdade do cliente.
4. Redução de Custos
- Menor custo de aquisição de novos clientes.
Gráfico Abstract: Análise Preditiva da Rotatividade de Clientes Bancários
Desenvolvedores