Modelagem e análise da satisfação dos consumidores de uma instituição financeira utilizando aprendizado de máquina - Caetano Silva, Igor; Menezes Salgado, Ricardo (Sigmae, 2022)
Com um mercado cada vez mais competitivo, se torna imprescindível ter um bom relacionamento com seus clientes, fator que pode gerar uma otimização de recursos e imensa vantagem competitiva. Dentre as áreas que mais dependem deste relacionamento e marketing individual para retenção de seus consumidores estão os bancos e empresas de seguro. Dessa forma, o presente artigo tem como objetivo a criação de um modelo de aprendizado de máquina que possa prever a satisfação dos consumidores de uma instituição financeira multinacional com base em suas características e comportamento descritos pela base de dados fornecida pela organização. Solução que permitirão o banco agir com contramedidas e reverter casos de insatisfação, identificar e corrigir suas causas. Como proposta de resolução foram apresentados três modelos de aprendizado de máquina (Árvore de Decisão, Floresta Aleatória e XGBoost) que tiveram uma performance máxima de 82.02%, 81.61% e 83.39%, performances consideráveis e eficientes ao se considerar a natureza do problema e do conjunto de dados.