Além da Conexão: Combinando Múltiplas Fontes de Dados para Entender e Prever Evasão de Internet Residencial - Zanotelli, Vitor F.; Bottacin, Wadham; Martin, Matheus S. De; Morais, Pedro de; Comarela, Giovanni; Villaça, Rodolfo; Mota, Vinícius F. S.; Rocha, Antonio A. de A. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2024: Anais do XLII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2024)
A retenção de usuários é uma preocupação crescente entre os provedores de acesso à Internet residencial. Nesse contexto, este trabalho explora dados internos de uma multinacional de telecomunicações e da Anatel para treinamento de modelos de aprendizado de máquina visando a previsão de evasão de seus clientes. Uma análise inicial mostra o desempenho desses modelos, quem alcançaram resultados de acurácia próxima aos 80%, e precisão e recall na faixa dos 70%. Também são identificadas as características mais influentes na decisão de saída de um cliente, viabilizando a implementação da abordagem proposta em estratégias para mitigação do problema de evasão.