Modelagem e análise da satisfação dos consumidores de uma instituição financeira utilizando aprendizado de máquina

Resumen

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.