Nível prata · SQL, Python e análise diagnóstica

Quem cancela e como antecipar o churn

Qual é o perfil de quem cancela, quais fatores mais pesam no churn e como priorizar quem a equipe de retenção deve procurar primeiro.

26,5%dos 7.043 clientes cancelaram
$139 milde receita mensal perdida (30,5%)
0,84AUC do modelo de risco (teste)
51%dos cancelamentos estão nos 20% de maior risco

O contrato mensal concentra o problema

Clientes no plano mensal cancelam 42,7% das vezes, contra 2,8% no contrato de 2 anos. O plano mensal responde por 86,9% da receita mensal perdida.

As barras de erro mostram o intervalo de confiança de 95% (Wilson).

Os primeiros 6 meses são o momento crítico

Mais da metade dos clientes novos (52,9%) cancela nos primeiros 6 meses. Depois de 4 anos, a taxa cai para menos de 10%.

Contrato, proteção e tempo de casa são os fatores mais associados

O tipo de contrato tem a associação mais forte com o churn, seguido da quantidade de serviços de proteção (entre clientes com internet), do tempo de casa, do serviço de internet e da forma de pagamento. Gênero e telefone não fazem diferença.

Serviços de proteção seguram o cliente

Entre os clientes com internet, o churn cai a cada serviço de proteção contratado (segurança online, backup, proteção de aparelho e suporte técnico).

Eixo x: quantidade de serviços de proteção contratados.

O modelo de risco concentra os cancelamentos no topo da lista

Nos 20% de clientes com maior risco previsto estão 51% de todos os cancelamentos e 56% da receita perdida. O modelo tem AUC de 0,84 em dados que ele nunca viu.

Scores calculados com validação cruzada em 5 partes: cada cliente recebe um score de um modelo que não o viu no treino.

Como foi feito

SQL no DuckDB para tipagem, correções e marts por segmento; Python para intervalos de confiança (Wilson), associação (V de Cramér) e uma regressão logística avaliada em teste estratificado. Testes de qualidade rodam no GitHub Actions.

Fonte dos dados

IBM Telco Customer Churn: 7.043 clientes de uma operadora fictícia criada pela IBM para estudos, com 21 atributos de perfil, serviços, cobrança e churn.