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Neste projeto será realizado o processo de EDA (Exploratory Data Analysis) com foco na análise de Churn a partir do datas ser Bank Customer Churn Dataset, que pode ser encontrado no Kaggle e disponibilizado por Gaurav Topre.

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Análise Exploratória de Dados - Bank Customer Churn Dataset 🏦

Neste projeto será realizada o processo de EDA (Exploratory Data Analysis) a partir do dataset Bank Customer Churn Dataset para identificar o perfil dos clientes que deixam o Banco ABC. Os dados podem sem encontrados no Kaggle e foram disponibilizados por Gaurav Topre.

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Objetivos e resultados

O objetivo nessa análise é buscar o perfil dos clientes do Banco ABC que estão deixando seus serviços bancários. Consegui encontrar o perfil dos clientes a partir de fatores demográficos e financeiros.

🛠️ Ferramentas utilizadas

Python Jupyter Notebook

Estrutura do Dataset

Os dados tratam de um banco que presta serviços internacionalmente em países europeus, e tem as seguintes colunas:

Coluna Descrição
costumer_id ID do Cliente
credit_score Score de crédito
country País onde o cliente reside
gender Gênero
age Idade
tenure Tempo de relacionamento com o banco
balance Balanço em conta
products_number Número de produtos contratados
credit_card Possui cartão de crédito (booleano)
active_member Cliente ativo (booleano)
estimated_salary Salário estimado
churn Churn (booleano)

Bibliotecas Python utilizadas

Manipulação de dados

  • Pandas, Numpy.

EDA

  • Seaborn, Matplotlib.

Análise Exploratória de Dados

Perfil dos clientes

País

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Sobre os país de residência

Cerca de 50% dos clientes são residentes da França, o restante esta dividida de forma bastante proporcional entre Alemanha e Espanha.

Gênero

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Sobre o genêro

Existe uma distribuição bastante equilibrada entre clientes homens e mulheres.

Idade

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Sobre a Idade

A maior parcela de clientes do banco está entre seus 30 e 50 anos. Existe uma assimétria a direita na distribuição, causada pela existência de alguns clientes de idade mais avançada na base de dados.

Score de crédito

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Sobre o Score de Crédito

Maioria dos clientes tem um score de crédito entre 500 e 800 o que mostra uma boa condição para aquisição de produtos bancários.

Tempo de relacionamento

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Balanço em conta

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Sobre o Balanço em Conta

Existe uma grande quantidade de clientes com balanço zero em conta, vamos isolar estes dados para buscar relações entre o balanço zero e a possibilidade ou não de churn. Vamos observar de maneira isolada somente os clientes com clientes de saldo positivo.

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Estes clientes tem um saldo consideravel em conta, a maioria com balanço entre 80.000 e 160.000. É uma distribuição muito próxima à normal.

Produtos Contratados

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Sobre os Produtos Contratados

Mais de 90% dos clientes tem somente dois produtos contratados, um deles o cartão de crédito, o qual vamos conferir na próxima etapa.

Cartão de Crédito

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Sobre o Cartão de Crédito

Cerca de 70% dos clientes contam com serviço de cartão de crédito.

Quem está abandonando os serviços do Banco ABC?

Por país

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Sobre o País de Residência

Apesar de conter apenas 25% da base de clientes a Alemanha conta com aproximadamente 40% dos clientes que estão em ponto de deixar os serviços do Banco ABC, é necessário investigar o que está acontecendo na prestação de serviços nas agências alemãs. França e Espanha mostra um padrão "normal" de acordo com a quantidade de contratantes em cada país mas precisam também de ações contudentes para diminuir o churn.

Por Gênero

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Sobre o Gênero

Apesar de homens serem a maioria na base de clientes (54%), mulheres são quase 56% dos casos de churn, vejo a necessidade de rever a qualidade do atendimento ao público feminino.

Por Idade

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Sobre a Idade

Os clientes em ponto de churn tem idade mais avançada, estão entre 40 e 50 anos de idade. Isso demonstra a necessidade também de melhora de atendimento.

Por Score de Crédito

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Sobre o Score de Crédito

Os clientes que estão em ponto de churn tem um bom score de crédito.

Por Tempo de relacionamento

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Sobre o Tempo de Relacionamento

Os clientes em ponto de churn estão tem entre 2 e 8 anos de relacionamento com o Banco ABC. Um ponto especial de atenção é o terceiro e quinto ano de relação.

Por Balanço

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Vamos remover a influência dos clientes com conta zerada.

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Entre os clientes com balanço positivo, os que estão em ponto de churn tem um bom saldo em conta.

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Já entre os clientes com saldo zerado 86% não estão em ponto de churn.

Por Produtos Contratados

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Sobre os Produtos Contratados

Cerca de 70% dos clientes em ponto de churn tem apenas um produto contratado, acredito que o cartão de crédito.

A Matriz de Correlação

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Conclusões

No setor bancário medir a taxa de perda de clientes, também é medir a saúde do negócio. Bancos dependem da movimentação financeira constante e da confiança de seus clientes, com tantas opções e facilidades de abertura de contas existem pequenos detalhes como uma instabilidade no aplicativo do banco ou demora em um atendimento, levam pessoas a buscarem outras instituições. Com a digitalização cada vez maior do mercado financeiro, o surgimento das fintechs e outras mudanças, algumas pessoas não necessariamente irão conseguir acompanhar este ritmo.

Insights

  • Os clientes de idade avançada, com maior saldo em conta e mais tempo de relacionamento estão entre aqueles que mais estão abandonando os serviços do Banco ABC, o fator idade é o mais importante e portando é necessário buscar melhorar o atendimento aos mais velhos;
  • Mulheres são a maioria entre estes clientes então melhorar o atendimento a esse público também é de suma importância;
  • É preciso também buscar as razões para a taxa ser tão alta entre os alemães, buscar entender se fatores culturais na forma de atendimento e prestação de serviços é onde o Banco ABC está falhando;
  • Acredito que o setor de marketing e gestão de relacionamento deve procurar meios de incentivar clientes com saldo em conta zerado a trazerem seu dinheiro para o Banco ABC;
  • A forma como os salários são estimados e a atividade é determinada deve ser melhorada para análises futuras.

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Neste projeto será realizado o processo de EDA (Exploratory Data Analysis) com foco na análise de Churn a partir do datas ser Bank Customer Churn Dataset, que pode ser encontrado no Kaggle e disponibilizado por Gaurav Topre.

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