Solução sob medida para a sua empresa

Quer diminuir o seu churn rate?

Invista em análises preditivas e crie estratégias de retenção mais eficientes


Como funciona o módulo de previsão:

Coleta de dados comportamentais de todos os pontos de contato com o cliente

Consolidação dos dados na plataforma da Predict

Mapeamento de toda a jornada e do ciclo de vida de cada cliente

Análise detalhada dos padrões de comportamento dos clientes

Treinamento de modelo preditivo para descoberta de causas e probabilidade de churn

Informações acionáveis para guiar a sua estratégia de retenção

Analytics

Entenda os padrões de comportamento dos seus clientes

Predição

Saiba quem cancelará o seu produto e qual a probabilidade de acontecer

Ação

Descubra as principais razões de cancelamento e crie estratégias de prevenção

Integre seus sistema de forma simples e rápida com nossas apis

import requests

url = "https://api.predictchurn.io/upload?filename=abc.csv&model=test"

payload={}
headers = {
  'x-api-key': 'YOUR_API_KEY'
}

response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)
import requests

url = "https://api.predictchurn.io/predict"

payload='{"features": {"plano": "basic", "tempo_de_conta_meses": 3, "emails_lidos": 2, "uso_app_por_dia": 25, "avaliacao_media": 1, "incidentes_abertos": 0}}'
headers = {
  'x-api-key': 'YOUR_API_KEY',
  'Content-Type': 'application/json'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)
{
    "churn?": "sim",
    "probability": 0.58631,
    "importance": {
        "plano": 0.05164,
        "tempo_de_conta_meses": 0.37561,
        "emails_lidos": 0.10804,
        "uso_app_por_dia": 0.32068,
        "avaliacao_media": 0.08733,
        "incidentes_abertos": 0.0567
    }
}
import requests

url = "https://api.predictchurn.io/explain"

payload={}
headers = {
  'x-api-key': 'YOUR_API_KEY'
}

response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)
[
    {
        "name": "predict_demo",
        "importance": {
            "plano": 0.05298,
            "tempo_de_conta_meses": 0.17261,
            "emails_lidos": 0.16748,
            "uso_app_por_dia": 0.30497,
            "avaliacao_media": 0.17456,
            "incidentes_abertos": 0.1274
        }
    }
]

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