Mineração de Textos para Gestão de Clientes em Empresas de Telecomunicações - Vasques, Dildre; Comelli, Leonardo; Ranieri, Caetano; Rezende, Solange (Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI); 2017: Anais do XIII Simpósio Brasileiro de Sistemas de InformaçãoDO - 10.5753/sbsi.2017.6020, 2017)
Em um mercado competitivo, adotar boas estratégias de negócio é um requisito fundamental para satisfazer e fidelizar clientes. Este trabalho teve como objetivo identificar os perfis de usuários que se mantêm fiéis a uma operadora de telecomunicações e os perfis daqueles que a abandonam. Consideram-se os relatórios de ocorrências de atendimento por telefone, registradas em uma base de dados privada, cedida para esta pesquisa. Utilizou-se Mineração de Textos para classificação das ocorrências, a fim de prever cancelamentos, e também extração de regras de associação, a fim de entender os motivos que os levam a ocorrer. Nas condições experimentadas, foi possível prever cancelamentos com acurácia de até 97,02%. Além disso, foram extraídos os atributos mais representativos para cada classe, a fim de fornecer o arcabouço para otimizar a tomada de decisões estratégicas.