Alta Tecnologia

Aplicação de Advanced Analytics na Previsão e acompanhamento de churn

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Aliando processos de engenharia de dados, técnicas de machine learning e apresentação de dados através de dashboards, a Jump Label possibilitou que o cliente pudesse prever quais usuários possuíam maior propensão a deixar de usufruir de seus serviços e fazer um acompanhamento dos principais fatores que levam os usuários à esse comportamento.

Problema

O cliente, uma grande empresa no ramo de educação, não  fazia o acompanhamento dos alunos que abandonavam  os cursos em que estavam inscritos.

Um grande valor estava sendo investido para captação desses alunos e não estava sendo um feito um investimento para evitar o churn e nem uma análise para acompanhar quais os fatores que influenciavam a evasão desses alunos.

Desafio

  • Permitir ao usuário obter insights e acompanhar a evolução do churn;
  • Levar mais informações aos analistas de negócio sobre os fatores que influenciam a decisão do aluno de evadir;
  • Dar visibilidade sobre os retornos financeiros alcançados ao realizar uma ação de marketing para minimizar a evasão de alunos.

Soluções

  • Geração de um SCORE para indicar os alunos que apresentam maior propensão à evadir;
  • Análise de resultados através do histórico de dados;
  • Criação de Dashboards para acompanhamento dos fatores que influenciam a evasão dos alunos.

Benefícios

Através de Dashboards e análises utilizando técnicas de Machine Learning a Jump Label ofereceu a seu cliente a possibilidade de analisar o perfil dos alunos que abandonam os cursos.

Com a análise desses dados, foi possível identificar alunos que apresentam maior propensão a evasão e realizar campanhas para minimizar esse risco.

Além disso, também foram mapeados os principais fatores que influenciam na decisão do aluno de evadir, levando assim insights de negócio que permitiram ao cliente tomar decisões mais eficientes e precisas, considerando esses fatores.