Mineração de dados para previsão de renda de clientes com contas-correntes digitais

Abstract

Um banco brasileiro disponibilizou a abertura de conta bancária por meio de um aplicativo móvel, o que geralmente exige muito pouca informação do usuário. Essa falta de dados prejudica os atuais modelos preditivos aplicados na seleção de clientes para campanhas de marketing. Com o intuito de atenuar isso, este trabalho investiga o uso da Mineração de Dados a fim de criar um modelo preditivo capaz de identificar a renda desses clientes. Para tanto, como treinamento, usa os dados de um grupo de clientes, os quais, de forma semelhante, utilizam o aplicativo móvel do banco. Todavia, abriram suas contas indo às agências, local onde comprovaram suas rendas. Os dados utilizados incluem informações cadastrais, demográficas e características dos smartphones dos clientes. O processo CRISP-DM foi aplicado para comparar várias abordagens, tais como: Regressão Logística, Random Forest, Redes Neurais Artificiais, Gradient Boosting Machine e Hillclimbing Ensemble Selection with Bootstrap Sampling. Os resultados mostraram que o Gradient Boosting Machine obteve o melhor resultado com Acurácia de 92 % e F-Measure de 62 %.