[pt] MODELOS PREDITIVOS PARA EVASÃO DE ALUNOS NO ENSINO SUPERIOR PRIVADO: UMA APLICAÇÃO DE MACHINE LEARNING PARA GESTÃO DE MARKETING DE RELACIONAMENTO

[en] PREDICTIVE MODELS FOR STUDENT ATTRITION IN PRIVATE GRADUATION: AN APPLICATION OF MACHINE LEARNING TO RELATIONSHIP MARKETING MANAGEMENT

[pt] FRANCISCO COIMBRA CARNEIRO PEREIRA

[pt] CLASSIFICACAO

[pt] LIFETIME VALUE

[pt] MODELO PREDITIVO

[pt] MACHINE LEARNING

[pt] EVASAO ESTUDANTIL

[en] CLASSIFICATION

[en] LIFETIME VALUE

[en] PREDICTIVE MODEL

[en] MACHINE LEARNING

[en] STUDENT DROPOUT

[pt] Perdendo em média mais de 20 por cento da base de alunos todo semestre, a evasão de alunos no ensino superior privado representa um desafio para a gestão dessas instituições. Diferentes abordagens são utilizadas para combater este problema. Para a gestão de marketing de retenção, a identificação dos alunos é o primeiro passo necessário para aplicar uma estratégia de interação personalizada. Nesse sentido, este trabalho apresenta uma metodologia quantitativa para classificação de risco de evasão de alunos ativos. Baseado em dados históricos de alunos que evadiram ou se formaram, modelos gerados por algoritmos de machine learning foram calculados e comparados e, na sequência, utilizados para classificar alunos ativos. Por fim, estimou-se o lifetime value desses alunos para auxiliar na definição de estratégias de retenção.

[en] Losing more than 20 percent of its students each semester, the student attrition in private graduation courses challenges its institutions management. Different approaches to address this problem have been used. To retention marketing management the identification of students is the first necessary step to apply a personalized interaction strategy. In this sense, this work uses a quantitative methodology to classify its students by risk of attrition. Based in historic data of former students of an institution, models were generated by machine learning algorithms and its results compared. Then they were used to classify active students in the educational institution. Afterwards, their lifetime value were estimated in order to help in the definition of retention strategies.

JORGE BRANTES FERREIRA

JORGE BRANTES FERREIRA

ANGELA MARIA CAVALCANTI DA ROCHA

MARCUS WILCOX HEMAIS

RENATO DOURADO COTTA DE MELLO

2018-01-04

2017-04-12

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.32553