[MÚSICA] Olá pessoa, sejam bem vindos. Este é o módulo que a gente vai falar sobre "Churn" de clientes e Redes Neurais Artificiais. Então, a gente vai tirar da frente esse [ESTRANGEIRO], afinal o que que são as tais das redes neurais artificiais, hoje a gente vai falar delas. Pra gente pegar e trabalhar com rede neural artificial, primeiro a gente precisa introduzir alguns conceitos que são importantes de tratamentos de dados antes da gente pegar e fazer a modelagem, então tem dois conceitos que são super importantes. Deles é a padronização de variáveis e outros são as variáveis dummy, quando a gente precisa trabalhar com variáveis categóricas. É importante ressaltar que, esses tratamentos que a gente vai vê nesse módulo "Padronização e as Variáveis Dummy", eles não valem somente pra redes neurais e artificiais, mas eles valem pra qualquer tipo de modelagem que você for realizar. Você sempre vai precisar trabalhar, saber como trabalhar com variáveis dummy e também como padronizar variáveis se você eventualmente precisar trabalhar com números de escalar diferentes. Mas a gente vai falar disso logo mais nas próximas aulas. Então, vamos lá. O negócios que tá envolvido aqui dentro desse módulo que dá o suporte pra gente pegar e trabalhar com redes neurais e artificiais, é o tal do "Churn", o churn é uma palavra inglês claro, mas é uma palavra também muito corrente no dia a dia dos negócios, ele é uma métrica, uma medida, e ele representa a relação entre os clientes que a gente perdeu e o número de clientes totais num determinado período, a gente pode ter o churn no ano, a gente pode ter o churn no mês, a gente pode ter até o churn no dia, dependendo do tipo de negócio, faça sentido ter o diário também, tá? Normalmente como vocês podem vê na tela, a gente vai ter no numerados os clientes que eu perdi e no denominador a gente vai ter o número de clientes totais no período, como eu falei no ano, no mês, vai depender do modelo de negócio. E com base nessa relação, a gente consegue definir percentual, então, normalmente churn é uma métrica que a gente sempre usa utilizando percentual. O que quer dizer churn de 30%, quer dizer que num determinado período, eu tinha de cada 100 clientes que eu tinha, 30 foram embora, então, esse que é o sentido do churn. O churn é uma métrica importante, claro, qualquer negócio mas ela é fundamental naqueles modelos de negócio aonde a gente tem o que a gente chama de receita recorrente, ou seja, normalmente aqueles modelos de negócio onde a gente tem as assinaturas, que todo mês o cliente vem e paga uma mensalidade, uma assinatura, aonde que a gente vê que isso é muito comum? operação de telefonia, nos serviços de streaming como por exemplo, Netflix, American ou Amazon Prime, Academias também utilizam esse sistema, também é recorrente, todo mês você vai lá paga, enquanto você tá pagando você tá utilizando o serviço, você parou de pagar, você deixa de utilizar. A gente também têm, normalmente cursos que você tem mensalidade, cursos que são permanentes. Todos esses negócios que eu mencionei, que são exemplos claro, o churn, ele é fundamental que a gente consiga analisar o churna e obviamente quando a gente vai, a gente trabalha com redes neurais e artificiais, com modelos de classificação, o que a gente vai na verdade é não só analisar esse churn, mas a gente vai usar esse churn pra tomar medidas preventivas. Antes de eu pegar e entrar mais na questão do explicar pra vocês o que a gente vai fazer, eu queria comentar com vocês caso real. Quando a gente tem uma empresa de telefonia, uma operadora de serviço de comunicação, como essas que a gente tem aqui no Brasil, a TIM, a Claro, a Vivo, a Oi, o que que acontece? essas empresas, elas não se diferenciam pela tecnologia, a tecnologia nesses casos é dada, ou seja, a mesma tecnologia que uma operadora tem acesso, é a tecnologia que a outra operadora vai ter acesso. Então, o que que é que diferencia uma empresa da outra? a gente precisa pegar e entender isso né? Numa outra encarnação profissional, eu trabalhei numa operadora de telefonia, aonde nós estávamos avaliando compra uma outra empresa de telefonia. E você pode pegar e compra uma empresa pra ter acesso a tecnologia, mas como eu falei pra vocês, não era exatamete o caso aqui, no final do dia, o que a gente tava avaliando era a compra da carteira dessa outra operadora, ou seja, se a tecnologia que ela tem, é a mesma que eu tenho, eu vou pegar e trazer os clientes dessa operadora. E aí como é que a gente faz isso? A gente simplismente vê quanto vai custar o negócio e agente divide pelo número de clientes que estão, que eu to trazendo pra minha base, ou seja, o número da, de clientes, que a outra operadora possui na carteira dela né? E aí eu vou comentar com vocês o seguinte, o negócio acabou não dando certo, sabe porque? Porque o "CAPU" (Coster Adquisición por User), ou seja, o custo unitário de aquisição, era mais alto se a gente fosse comprar aquela empresa, pra trazer os clientes, do que se eventualmente a gente pegasse o mesmo montante de dinheiro e colocasse isso novos clientes, investindo promoção, publicidade, a gente ia trazer clientes do mercado, usando esses recursos de marketing, ia sair mais barato do que se a gente pegasse e comprasse a outra operadora. Agora, porque que eu to contando essa história pra vocês? porque aqui tem uma coisa fundamental e tá diretamente relacionado com o churn. O custo da gente adquirir novos clientes, ele geral é muito mais alto do que a gente manter os clientes que a gente já tem. Então, analisar o churn é importante, por que com base nessa análise a gente começa, a gente consegue tomar ações preventivas, e obviamente a gente vai perder menos clientes ao longo do tempo. Deixar de perder cliente, é mais barato do que ganhar novos clientes. Então, como eu disse, a gente vai criar modelo, usando, baseado redes neurais artificiais pra prevê os clientes com maior probabilidade de deixarem de ser nossos clientes. É bom a gente lembrar, que quando a gente usa inteligência artificial e no caso a gente tá usando algoritmo de inteligência artificial, que são as redes neurais artificiais, é bom lembrar que isso é meio, não é o fim. Depois da gente conseguir prevê os clientes, a gente precisa tomar ação. Ação é o que provoca a transformação no negócio. Se gente não tem a ação, a única coisa que a gente vai ter é o modelo muito bonitinho mas que não vai servir para o negócio. Basicamente o que que a gente vai fazer? A gente vai prevê as probabilidades e depois, no negócio, com base no trabalho que nós vamos fazer nesse módulo, a operadora vai ligar para os clientes, pra oferecer mimo, por exemplo, alguns gigabits extras por mês até o final do ano por exemplo, pra na verdade diminuir a perda de clientes ao longo do período. Mas, a gente vai falar nisso com mais detalhes ao longo desse módulo, ta bom? Antes da gente modelar, a gente tem que entender alguns conceitos importantes sobre redes neurais e artificiais, então, isso é o que a gente vai fazer na próxima aula, até lá. [MÚSICA]
