Uso do método de random forest para identificar as causas de churn em uma plataforma de e-commerce de materiais de construção (2021)
- Authors:
- Autor USP: MENDES, HENRIQUE TORRES - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PRO
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; COMÉRCIO ELETRÔNICO
- Language: Português
- Abstract: O presente trabalho tem como objetivo utilizar técnicas de Machine Learning para identificar as causas de desistência de clientes em uma plataforma de e-commerce de materiais de construção civil. A empresa que criou a plataforma, após uma pesquisa qualitativa realizada com os usuários do marketplace, percebeu que grande parte destes usuários não recomendaria a plataforma para algum conhecido. Deste modo, a empresa criou uma equipe no começo de 2021 com o objetivo específico de entender os motivos que podem fazer com que um usuário da plataforma desista de comprar neste marketplace. Após ajustar a métrica atual que media a desistência na plataforma, a equipe selecionou o método de Random Forest para identificar as causas da desistência, pois este método possui uma interpretabilidade mais simples quando comparado com outros métodos de classificação em Machine Learning como as Redes Neurais Artificiais e a Regressão Logística. Usando os dados da plataforma disponibilizados pela empresa, os parâmetros do modelo de Random Forest foram escolhidos com base na combinação que gerasse o modelo de maior precisão. Assim, o modelo indicou como perfil majoritário de desistência os usuários cuja primeira compra na plataforma foi realizada através de cartão de crédito e não foi finalizada com sucesso. Através deste direcionamento, a empresa foi capaz de entender melhor o perfil do usuário que navega em sua plataforma, além de poupar recursos que estavam alocados em áreas que a empresa considerava como causas da desistência. Assim, ao final deste estudo, a empresa criou uma força-tarefa com recursos realocados para identificar e solucionar os problemas inerentes aos meios de pagamento do marketplace e tornar a experiência do usuário na plataforma mais fluida.
- Imprenta:
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ABNT
MENDES, Henrique Torres. Uso do método de random forest para identificar as causas de churn em uma plataforma de e-commerce de materiais de construção. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/442b4a89-f01b-4ecd-ba2b-310130527b36/HENRIQUE%20TORRES%20MENDES%20PRO2021.pdf. Acesso em: 18 mar. 2025. -
APA
Mendes, H. T. (2021). Uso do método de random forest para identificar as causas de churn em uma plataforma de e-commerce de materiais de construção (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/442b4a89-f01b-4ecd-ba2b-310130527b36/HENRIQUE%20TORRES%20MENDES%20PRO2021.pdf -
NLM
Mendes HT. Uso do método de random forest para identificar as causas de churn em uma plataforma de e-commerce de materiais de construção [Internet]. 2021 ;[citado 2025 mar. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/442b4a89-f01b-4ecd-ba2b-310130527b36/HENRIQUE%20TORRES%20MENDES%20PRO2021.pdf -
Vancouver
Mendes HT. Uso do método de random forest para identificar as causas de churn em uma plataforma de e-commerce de materiais de construção [Internet]. 2021 ;[citado 2025 mar. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/442b4a89-f01b-4ecd-ba2b-310130527b36/HENRIQUE%20TORRES%20MENDES%20PRO2021.pdf
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