Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para classificar a satisfação de clientes de serviços de telefonia celular

Medir a qualidade dos serviços de telecomunicações móveis é muito importante para operadoras de telefonia, já que existem mais aparelhos celulares do que habitantes no território brasileiro. A qualidade nesse setor é medida através da satisfação dos clientes, cujos dados podem ser coletados por meio de questionários. Com isso, a utilização de técnicas de aprendizado de máquina (AM) pode ajudar a melhor compreender os fatores que afetam a classificação dos usuários de telefonia celular. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é aplicar técnicas de AM em uma base de dados da Agência Nacional deTelecomunicações (ANATEL) para determinar quais são os fatores mais importantes no serviço de telecomunicações para a satisfação dos clientes das operadoras. Este estudo também avaliou o grau de satisfação de clientes considerados neutros segundo a escala Net Promoter Score (NPS). Os resultados indicam que o algoritmo Random Forest apresentou os melhores resultados em termos de desempenho preditivo. Com relação às importâncias dos atributos, percebeu-se que a qualidade da internet, em estabilidade ou velocidade, tem muita importância na satisfação dos clientes