UTILIZAÇÃO DOS MODELOS ARIMA PARA PREVISÃO DA TAXA DE CHURN: ESTUDO DE CASO PARA UMA EMPRESA DE E-COMMERCE

DOI: 10.12957/cadest.2020.55671  A taxa de Churn, ou simplesmente Churn, calcula o número de usuários que se desconectam dos serviços de uma empresa em um período de tempo específico. Para alguns setores, esta é uma métrica básica para avaliar o sucesso do negócio, já que apresenta impacto direto n...

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Bibliographic Details
Main Authors: Eduardo Dabul Torres, João Marcos Gomes da Silva, Marcello Montillo Provenza, Igor Campos de Almeida Lima, Jorge Luiz de Jesus Goulart
Format: Article
Language:English
Published: Universidade do Estado do Rio de Janeiro 2021-02-01
Series:Cadernos do IME: Série Estatística
Online Access:https://www.e-publicacoes.uerj.br/index.php/cadest/article/view/55671
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2317-4536
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description DOI: 10.12957/cadest.2020.55671  A taxa de Churn, ou simplesmente Churn, calcula o número de usuários que se desconectam dos serviços de uma empresa em um período de tempo específico. Para alguns setores, esta é uma métrica básica para avaliar o sucesso do negócio, já que apresenta impacto direto no faturamento. Neste trabalho, projeta-se a curto prazo o Churn de uma empresa de e-commerce com base no histórico de seus dados. Para isso, utilizam-se as séries temporais para a previsão desses dados, o modelo Autorregressivo Integrado Médias Móveis (ARIMA). O trabalho passou por todas as etapas do ciclo iterativo de um processo de previsão dos dados, começando do estudo e análise da base de dados, passando pela escolha e validação dos parâmetros do modelo até chegar a projeção dos dados. O teste Dickey-Fuller mostrou que a série é estacionária, o melhor modelo encontrado foi o AR(1) e os resíduos seguem uma distribuição normal.
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