UTILIZAÇÃO DOS MODELOS ARIMA PARA PREVISÃO DA TAXA DE CHURN: ESTUDO DE CASO PARA UMA EMPRESA DE E-COMMERCE
| Autor: | Eduardo Dabul Torres, João Marcos Gomes da Silva, Marcello Montillo Provenza, Igor Campos de Almeida Lima, Jorge Luiz de Jesus Goulart |
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| Jazyk: | English<br />Spanish; Castilian<br />Portuguese |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Cadernos do IME: Série Estatística, Vol 48, Iss 0 (2021) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 1413-9022 2317-4536 |
| DOI: | 10.12957/cadest.2020.55671 |
| Popis: | 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. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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