Análise de sobrevivência e previsão de Churn de clientes de seguros de vida do banco do Brasil

Abstract

A modernização e a digitalização de produtos e serviços no setor financeiro avançam de forma rápida e eficiente. A cada dia, novas empresas digitais como fintechs trazem produtos inovadores e diferenciados ao mercado com foco centrado na experiência do cliente, fazendo com que grandes atores desse setor, tais como instituições financeiras e seguradoras sintam-se ameaçados em um cenário cada vez mais competitivo. Nesse contexto, a ocorrência de rotatividade de clientes, mais conhecido como churn, é cada vez maior, tornando-se um problema para essas empresas. A empresa Alfa, configura-se como um destes atores com uma considerável fatia do mercado de seguros no Brasil, cuja rotatividade de clientes mostra-se como um grande desafio a ser superado. O presente estudo tem por objetivo implementar um modelo capaz de fazer uma análise de sobrevivência e predição de rotatividade de clientes contratantes de seguros de vida de forma assertiva, a fim de possibilitar a tomada de decisão e a elaboração de campanhas que contribuam para a diminuição do churn e, consequentemente, para uma maior fidelização dos clientes ao produto seguro de vida. Para isso, foram coletados dados de clientes no período de cinco anos, que corresponde ao período de vigência dos contratos de seguros de vida. Utilizou-se o estimador de Kaplan-Meier para traçar a curva de sobrevivência, e a regressão de Cox para efetuar a predição de rotatividade dos clientes contratantes de seguros de vida, além de possibilitar traçar o perfil dos clientes que têm maiores probabilidades de cancelarem seus contratos de seguros. Os resultados mostraram que o estimador de Kaplan-Meier obteve bons resultados traçando a curva de sobrevivência e possibilitando a geração da tabela de vida para os clientes, na predição de churn, a regressão de Cox convergiu de forma muito boa aos dados, chegando ao índice de concordância de 0.61, além de traçar curvas preditivas por clientes. Assim, a combinação do estimador de Kaplan-Meier e a regressão de Cox, mostrou-se uma união poderosa na criação de análise de sobrevivência e predição de churn com dados de clientes de seguros de vida.