Predicting B2B customer churn and measuring the impact of machine learning-based retention strategies (2025)
- Authors:
- Autor USP: MAZO, REYNOLD NAVARRO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5220/0013436300003929
- Subjects: HIDROLOGIA; HIDROLOGIA; PARADIGMA CIENTÍFICO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS); COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR
- Keywords: Customer Churn; Churn Prediction; B2B Churn; Support Vector Machines (SVM); Feature Selection
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SciTePress
- Publisher place: Setúbal
- Date published: 2025
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 2184-4992
- Conference titles: International Conference on Enterprise Information Systems - ICEIS
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
OLIVEIRA, Victória Emanuela Alves et al. Predicting B2B customer churn and measuring the impact of machine learning-based retention strategies. 2025, Anais.. Setúbal: SciTePress, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0013436300003929. Acesso em: 15 abr. 2026. -
APA
Oliveira, V. E. A., Guimarães, A. C. da C., Quadros, A. R. S. de, Mazo, R. N., Gaspar, R. L. de S., Vieira, A., & Brandão, W. C. (2025). Predicting B2B customer churn and measuring the impact of machine learning-based retention strategies. In Proceedings. Setúbal: SciTePress. doi:10.5220/0013436300003929 -
NLM
Oliveira VEA, Guimarães AC da C, Quadros ARS de, Mazo RN, Gaspar RL de S, Vieira A, Brandão WC. Predicting B2B customer churn and measuring the impact of machine learning-based retention strategies [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2026 abr. 15 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0013436300003929 -
Vancouver
Oliveira VEA, Guimarães AC da C, Quadros ARS de, Mazo RN, Gaspar RL de S, Vieira A, Brandão WC. Predicting B2B customer churn and measuring the impact of machine learning-based retention strategies [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2026 abr. 15 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0013436300003929
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