PREVISÃO DE RUPTURA DE CLIENTES DE PLANOS DE SAÚDE - GALAS, SIDARTA SILVA (2016)
RESUMO Embora exista uma vasta literatura referente à ruptura de cliente em empresas de telefonia, as empresas operadoras de planos de saúde têm dedicado pouca importância ao tema. O mercado brasileiro de planos de saúde movimentou, em 2015, R$ 117,3 bilhões, até o terceiro trimestre, somadas as receitas das operadoras de planos de assistência médica e odontológicos, onde a maioria deste valor pertence a planos de assistência médica. Verificando a mudança do ano de 2014 para 2015, houve uma grande ruptura de beneficiários em planos de assistência médica, cerca de 766 mil, mostrando a importância de se identificar o risco de ruptura para a realização de ações de retenção de cliente. Diante da lacuna e da importância acima indicadas, esse estudo tem como objetivo classificar o risco de ruptura de clientes (beneficiários) de operadora de plano de saúde privado. O estudo compreendeu uma pesquisa exploratória-aplicada de natureza quantitativa. A partir do levantamento bibliográfico da pesquisa, foram apresentadas variáveis adequadas à composição de identificação à propensão de ruptura de clientes. O banco de dados trabalhado foi disponibilizado por uma operadora de planos de saúde, especificamente de assistência médica, com 21.074 beneficiários, com informações desde o ano 2000. A metodologia para analisar os dados se deu por meio do CRISP-DM, onde foi possível aplicar, na etapa de data mining, um comitê de classificadores (árvore de decisão, regressão logística e redes neurais) para prever o risco. Os resultados indicaram que a árvore de decisão foi ligeiramente melhor que redes neurais MLP. Em uma análise financeira dos resultados obtidos para esta operadora, verificou-se que os clientes previstos como possíveis churn eram prejudiciais ao negócio da empresa. Deste modo, o trabalho mostra que uma boa previsão de churn pode ajudar a empresa a definir se irá realizar ações de incentivo a ruptura de clientes não rentáveis e/ou se fará ações de retenção de clientes lucrativos. Palavras-chave: Mercado de planos de saúde. Marketing de relacionamento. Retenção de clientes. Churn. CRISP-DM. Data mining. Comitê de classificadores.