Regressão Logística Binária para Prever taxa de abandono

Use Regressão Logística Binária para usar vários preditores para prever se um bilhete provavelmente será abandonado ou resolvido.

Este exemplo se aplica ao Módulo do Centro de Contato do Cliente. Para obter mais informações, vá para www.minitab.com/customer-contact-center-module.

Exemplo

Taxa de abandono é a porcentagem de clientes que desconectam ou abandonam um bilhete ou ligam antes de poderem trabalhar com um agente.

Nesta worksheet, Status do bilhete é a resposta. O evento de resposta é Abandonado. Tempo de espera é um preditor contínuo e Localização do Call Center é um preditor categórico.

C1-T	C2	C3-T
`Status do bilhete`	`Tempo de espera`	`Localização do Call Center`
Resolvido	58	Leste
Resolvido	45	Leste
Resolvido	50	Oeste
Abandonado	102	Oeste

Como fazer

Escolha Módulos de soluções > funcionam > KPIs do Customer Contact Center, em seguida, selecione Lançar.
Em Nível de serviço, selecione Taxa de abandono.
Selecione Prever taxa de abandono, em seguida, clique OK em.
Selecione Regressão Logística Binária, em seguida, clique OK em.
Em Resposta, insira a variável que contém os dados de medição. As variáveis binárias são variáveis categóricas que têm dois níveis possíveis, como um aprovado/reprovado ou verdadeiro/falso. A resposta também é chamada de variável Y.
Em Evento da resposta, selecione o valor que representa uma conta não paga.
(Opcional) Em Frequência, insira a coluna que contém as contagens que correspondem à resposta e aos valores da preditora na linha.
Em Preditores contínuos, insira as variáveis contínuas que podem explicar ou predizer alterações na resposta. Os preditores também são chamados de variáveis X.
Em Preditores categóricos, insira as variáveis contínuas que podem explicar ou predizer alterações na resposta. Os preditores também são chamados de variáveis X.
Clique em OK.

Dica

Para obter mais informações sobre esta análise, clique Ajuda na caixa de diálogo principal.