Avaliação de técnicas de machine learning aplicada ao processo de classificação de potenciais clientes de uma empresa SAAS

Abstract

O projeto consiste no desenvolvimento de ferramentas que permitam a automação do processo de classificação de potenciais clientes de uma empresa de software como serviço. O processo originalmente é custoso, realizado de forma imprecisa e suscetível a erro humano. Inicialmente, foi feita uma análise exploratória de dados para visualizar características dos dados registrados no sistema de relacionamento com o cliente da empresa. Uma vez pré-processados, os dados foram tratados por modelos e técnicas de aprendizado de máquina para realizar classificação, com característica de multiclasse em dados desbalanceados. Uma prova de conceito é proposta em busca de automatizar o processo utilizando o modelo com melhor desempenho para realizar predições consistentes na base de dados já conhecida. Foi obtido redução de 80% no tempo para se obter a classificação de potênciais clientes. O modelo com melhores resultados foi o Random Forest tendo acurácia de 98%.