Este projeto tem como objetivo analisar o comportamento de churn de clientes, identificando padrões e fatores que influenciam a saída.
A análise foi realizada utilizando Python e Pandas, com foco em limpeza de dados, exploração e geração de insights.
Entender quais fatores estão relacionados ao cancelamento de clientes (churn), permitindo identificar possíveis ações para retenção.
- Taxa de churn
- Churn por tipo de contrato
- Churn por valor mensal
- Churn por tempo de relacionamento
- Clientes com contrato mensal apresentam maior taxa de churn
- Clientes com maior tempo de contrato tendem a permanecer
- O tipo de contrato é um fator relevante na retenção
- Python
- Pandas
- Seaborn
- Matplotlib
- analise_churn.ipynb
A análise mostrou que o tipo de contrato e o tempo de relacionamento são fatores importantes na retenção de clientes, indicando oportunidades para estratégias de fidelização.
Igor Rocha