Como a NetAnalytics Alcançou 88% de Precisão de Previsão e 400% de ROI com Data Science Avançada

A NetAnalytics, servindo múltiplas operadoras de telecomunicações como parceira de analytics de dados, lutava com retenção reativa de clientes. Quando as operadoras identificavam clientes em risco, muitas vezes era tarde demais, solicitações de cancelamento já haviam sido submetidas e ofertas competitivas aceitas. Abordagens tradicionais baseadas em regras usando métricas simples como atrasos de pagamento ou volume de tickets de suporte produziam precisão de previsão mal acima de 60%, resultando em gasto desperdiçado de marketing em clientes que não estavam realmente em risco enquanto perdiam contas genuinamente vulneráveis. A empresa reconheceu que machine learning moderno poderia desbloquear padrões ocultos em vastos datasets comportamentais, mas faltava a expertise especializada em data science e infraestrutura para operacionalizar IA em escala. Os desafios técnicos eram formidáveis: processar mais de 5 milhões de registros de clientes diariamente de múltiplas fontes de dados incluindo registros de detalhes de chamadas, sistemas de faturamento, interações de atendimento ao cliente, métricas de qualidade de rede e dados de mercado competitivo. O modelo precisava lidar com datasets altamente desbalanceados (apenas 3-5% de taxa de churn mensal), fornecer previsões explicáveis para usuários de negócios criarem intervenções direcionadas, e entregar scoring em tempo real para sistemas operacionais. Além disso, a plataforma tinha que cumprir regulamentos rigorosos de privacidade de dados enquanto mantinha latência abaixo de um minuto para previsões de modelo alimentando campanhas de retenção em 4 operadoras de telecomunicações diferentes com portfólios de produtos e demografias de clientes distintos.