Como é diferente o problema de prever o comportamento do cliente, por exemplo, do problema de prever o lucro total de um supermercado? A resposta é simples - são os dados.

Para prever o comportamento do cliente, você precisa "construir" modelos preditivos para cada um dos clientes, levando em conta os padrões de comportamento mais comuns de todos os clientes. O que isso significa para nós?

O fato é que o usual modelo ARIMA pode ser ineficaz nessa tarefa. Atualmente, modelos de redes neurais como LSTM e Transformadores são os mais utilizados.

Modelos de rede neural são treinados em todos os nossos dados multidimensionais e constroem uma "equação" (modifica os parâmetros do modelo), que posteriormente prevê os dados que chegam.