Estimando a rotatividade de clientes sob riscos concorrentes

A gestão da rotatividade de clientes foca em identificar potenciais clientes em rotatividade e implementar incentivos que podem curar a rotatividade. O sucesso de um programa de gestão de rotatividade depende da identificação precisa dos potenciais clientes em rotatividade e da compreensão das condições que contribuem para a rotatividade. No entanto, na presença de incertezas no processo de rotatividade, como riscos concorrentes e comportamento imprevisível dos clientes, a precisão dos modelos de previsão pode ser limitada. Para superar isso, empregamos uma metodologia de risco concorrente dentro de um framework de floresta de sobrevivência aleatória que calcula com precisão os riscos de rotatividade e identifica relacionamentos entre os riscos e o comportamento do cliente. Em contraste com os métodos existentes, o modelo proposto não depende de uma forma funcional específica para modelar os relacionamentos entre risco e comportamento, e não possui suposições de distribuição subjacentes, ambas limitações enfrentadas na prática. O desempenho do método é avaliado usando dados de uma empresa baseada em associação na indústria de hospitalidade, onde os clientes enfrentam dois eventos de rotatividade concorrentes. O modelo proposto melhora a precisão da previsão em até 20%, em comparação com modelos convencionais. Os resultados deste trabalho podem permitir que os profissionais de marketing identifiquem e compreendam os clientes em rotatividade, e desenvolvam estratégias sobre como projetar e implementar incentivos.