O gerenciamento do relacionamento com os clientes tem como um dos seus objetivos centrais aumentar o número de clientes ativos da empresa - e a retenção desses clientes é crítica para seu sucesso. Buscando maior compreensão das particularidades do negócio e do cenário do churn, foi realizada uma análise exploratória dos dados dos contratos no período de 2015 à 2020. Algumas hipóteses iniciais foram levantadas, visando direcionar a análise. Considerando a base de dados base_teste e um período de churn de 1 ano, foi realizada a validação da seguinte hipótese: “O churn de novos clientes é maior do que o churn de clientes ativos”.
Churn rate, ou taxa de rotatividade, é a medida do número de clientes que deixou de fazer negócios com a empresa (em um período de tempo específico). O cálculo do churn é feito a partir da divisão entre o número de clientes que interromperam o serviço no fim do período e o número de clientes no início desse mesmo período. Para a correta validação da hipótese é necessário definir o que foi considerado como cliente ativo e como novo cliente.
No contexto dessa análise, foi considerado: Cliente Ativo: o cliente que realizou alguma contratação no ano anterior ao ano em análise. Novo Cliente: o cliente que não fez nenhum contratação no ano anterior e fez ao menos uma contratação no ano analisado.
Foi considerado como churn, para cada grupo de clientes, o seguinte: Churn de Clientes Ativos: clientes ativos que não fizeram nenhuma contratação no ano analisado. Caso esse mesmo cliente faça uma contratação em algum ano posterior, será considerado como um Novo Cliente. Churn de Novos Clientes: novos clientes que fizeram apenas uma contratação no ano analisado. Esses clientes aparecerão no cálculo do ano seguinte como clientes ativos, fato que precisa ser melhor discutido com a área de negócio para determinar se faz sentido essa premissa.
Todo o desenvolvimento da análise esta no notebook 1°_Desafio.ipynb. O Gráfico abaixo apresenta o Churn rate de 2016 à 2020, para Clientes Ativos e Novos Clientes:
Fica bem claro, através da comparação do churn rate nos períodos, que a hispótese de que "O churn de novos clientes é maior do que o churn de clientes ativos" é verdadeira!
Dadas as agendas de duas pessoas e seus respectivos horários de trabalho, escreva um algoritmo que retorna todos os horários nos quais ambas as pessoas estariam disponíveis para uma reunião de t minutos. As agendas serão compostas por uma lista de n compromissos previamente marcados.Esses compromissos, por sua vez, serão representados por uma lista ou tuple de duas strings, no qual o primeiro elemento representa o horário de início do compromisso e o último elemento o horário de término. A jornada de trabalho terá o mesmo formato de um compromisso, no qual o primeiro elemento representa o horário de início do turno e o último elemento o horário final da jornada. O tempo da reunião, em minutos, será um inteiro. Por fim, espera-se que o resultado esteja no mesmo formato das agendas, nos quais os “compromissos”, nesse caso, correspondem aos horários disponíveis para a reunião.
Todo o desenvolvimento da solução está no arquivo 2°_Desafio.py. O case de teste é apresentado ao final.
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