Agente de IA para Análise de Tendências de Cancelamento

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA "Análise de Tendências de Cancelamento", uma solução projetada para analisar dados históricos de cancelamento e identificar tendências emergentes. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é permitir a identificação precoce de aumentos potenciais em cancelamentos futuros, permitindo ações proativas para mitigar riscos e melhorar a retenção de clientes.

Cenário Atual

Empresas enfrentam desafios significativos ao lidar com cancelamentos de clientes, que podem impactar diretamente nas receitas e na reputação. A capacidade de prever cancelamentos futuros e identificar tendências emergentes é crucial para a implementação de estratégias de retenção eficazes.

Problemas Identificados

• Falta de previsibilidade: As empresas frequentemente não conseguem prever aumentos nos cancelamentos, resultando em perdas financeiras inesperadas.
• Estratégias de retenção ineficazes: Sem uma análise adequada das tendências de cancelamento, as estratégias de retenção podem ser mal direcionadas e ineficazes.
• Dificuldade em identificar padrões: A análise manual de grandes volumes de dados de cancelamento é demorada e propensa a erros.
• Adaptação lenta a mudanças de mercado: As empresas precisam ajustar rapidamente suas estratégias com base em mudanças nas tendências de cancelamento.

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

• Aumentar a precisão das previsões de cancelamento futuro.
• Melhorar a eficácia das estratégias de retenção de clientes.
• Reduzir o tempo necessário para identificar padrões de cancelamento.
• Aumentar a agilidade na adaptação a mudanças de mercado.

O agente de IA para análise de tendências de cancelamento processa dados históricos de cancelamento, aplica técnicas de machine learning para identificar padrões e prever aumentos futuros, permitindo ações proativas. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente funcione de forma autônoma e eficaz na identificação de tendências de cancelamento.

A solução consiste em um fluxo automatizado de análise de dados, que inicia com a coleta de dados históricos de cancelamento e termina com a geração de um relatório de tendências e recomendações de ações.

A execução do agente é contínua e iterativa, ajustando previsões e estratégias conforme novos dados são coletados.

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e o resultado final que o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

RF 1. Agente de Análise de Tendências de Cancelamento

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados históricos de cancelamento em formato CSV. Estes dados incluem informações como data, motivo do cancelamento e informações do cliente.

# 2. Objetivo
Analisar os dados fornecidos para identificar padrões de cancelamento, prever tendências futuras e gerar recomendações de ações proativas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize técnicas de análise de dados e machine learning para detectar padrões e anomalias nos dados históricos.
- Gere relatórios de tendências que informem estratégias de retenção e melhorias de serviço.
- Proponha ações proativas para mitigar riscos de cancelamento com base em previsões de tendências.
- Monitore continuamente os dados para ajustar previsões e ações conforme necessário.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Relatório de Tendências de Cancelamento**
- **Tendências Identificadas:** Aumento nos cancelamentos durante o verão, associado a motivos de mudança de residência.
- **Previsões:** Aumento de 15% nos cancelamentos no próximo trimestre.
- **Recomendações de Ações:** Implementar campanhas de retenção focadas em clientes que mencionam mudança de residência como motivo de cancelamento.