Data Science Analytics
Tecnologia
26 de setembro de 2025
O churn e a ciência de dados: novas fronteiras na retenção de clientes
Abordagens preditivas capturam padrões sutis de comportamento e permitem antecipar sinais de insatisfação
A retenção de clientes tornou-se um dos pilares para a sustentabilidade e o crescimento das empresas diante da competitividade contemporânea. A perda de clientes, ou churn, representa não apenas a interrupção de uma fonte de receita, mas também custos adicionais associados à aquisição de novos consumidores.
Nesse contexto, os avanços em ciência de dados e inteligência artificial estão transformando a maneira como as organizações enfrentam esse desafio, utilizando ferramentas capazes de antecipar a evasão e orientar estratégias de retenção personalizadas.
A capacidade de prever o churn deixou de ser apenas um diferencial competitivo e passou a ser uma necessidade estratégica. Por meio de modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina, grandes volumes de dados podem ser convertidos em informações que orientam decisões, permitindo identificar clientes em risco antes que tomem a decisão de cancelar.
Essa transformação não fica apenas no campo teórico. Diversos estudos comprovam como abordagens preditivas conseguem capturar padrões sutis de comportamento. Um exemplo é a utilização de Modelos Ocultos de Markov (HMM) para prever a saída de usuários em redes complexas, isto é, ambientes digitais com milhares de pontos interconectados e em constante mudança, como ocorre em plataformas distribuídas ou serviços de grande escala. Com essa técnica, foi possível alcançar altos níveis de acurácia e reduzir custos de manutenção, demonstrando como a modelagem estatística pode aumentar a eficiência de sistemas dinâmicos (Kaur, 2022).
Os resultados também aparecem em setores diretamente ligados ao consumo, como o e-commerce. Nessa área, modelos híbridos que combinam regressão logística com técnicas avançadas como o XGBoost mostraram desempenho superior na previsão de cancelamentos. Ao integrar dados transacionais, perfil de clientes e comportamento pós-venda, esses modelos alcançaram índices de acerto acima de 85%, reforçando a importância de análises multifacetadas (X. Li & Li, 2019).
Aplicações em Setores Estratégicos
O setor de telecomunicações, historicamente impactado por altas taxas de churn, tem sido um campo fértil para o uso de ciência de dados. Pesquisas recentes revelam que variáveis como hábitos de visualização, consumo de conteúdo e regularidade nos pagamentos são fortes preditores da permanência ou saída de clientes. Modelos que utilizam algoritmos como Random Forest ou XGBoost atingiram acurácia próxima de 99%, destacando-se pela robustez e aplicabilidade em cenários de larga escala (Y. Li et al., 2021; Wagh et al., 2024; Pamina et al., 2019).
Abordagens de deep learning também vêm sendo exploradas. Modelos que integram redes neurais recorrentes, como BiLSTM, com redes convolucionais (CNN) conseguem capturar tanto padrões temporais quanto contextuais no comportamento dos consumidores, obtendo ganhos expressivos em precisão (Khattak et al., 2023). Outra frente promissora é o uso da análise de sentimentos em mídias sociais, como o X (Twitter), que permite identificar sinais de insatisfação em tempo real e agir de forma preventiva (Almuqren et al., 2021).
Além das telecomunicações, outros setores também se beneficiam dessas técnicas. No mercado de seguros, ensembles de deep learning melhorados por algoritmos de busca e otimização alcançaram quase 98% de acurácia na previsão de churn, evidenciando o potencial de modelos mais sofisticados (Jajam & Challa, 2023). Já em sistemas gamificados — que são plataformas que utilizam elementos típicos de jogos, como pontos, rankings e recompensas, aplicados em contextos como educação, mobilidade ou programas de fidelidade — e no varejo, estudos mostraram que até mesmo dados mínimos, como tempo de uso e regularidade de participação, são suficientes para treinar modelos preditivos eficazes (Dingli et al., 2017; Loria & Marconi, 2021).
O avanço da ciência de dados transformou a previsão de churn em uma disciplina estratégica, capaz de orientar empresas na construção de planos de retenção mais eficazes e personalizados. Seja por meio de modelos estatísticos, algoritmos de aprendizado de máquina ou deep learning, o objetivo é sempre o mesmo: antecipar a saída de clientes e agir antes que isso aconteça.
Em um ambiente no qual adquirir novos consumidores é cada vez mais caro, investir em soluções baseadas em dados para manter aqueles que já fazem parte da base deixou de ser apenas uma vantagem competitiva, tornou-se uma necessidade para a sustentabilidade e o sucesso a longo prazo.
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Quem publicou esta coluna
José Erasmo Silva
É empresário no setor de serviços, formado em matemática e administração. Tem mestrado e doutorado em administração, com foco em Finanças, e especializações em data science e analytics e em finanças e controladoria. Atualmente atua como professor no MBA em Data Science e Analytics da USP/Esalq e pesquisador na Universidade Federal da Bahia (UFBA).
