A demanda por crédito no mês de fevereiro registrou alta de 21% em relação a igual mês de 2021. Na comparação mensal com janeiro, porém, a alta não foi tão expressiva, registrando crescimento de 2%, conforme Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC). O indicador mede mensalmente o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de varejo, bancos e serviços.
No mês passado, o destaque ficou novamente com serviços que liderou o aumento da demanda de crédito com um desempenho de 134%, mantendo trajetória exponencial desde o final de 2021 na base anual de comparação. Em relação ao mês de janeiro, porém, houve queda de 3%.
Ainda no comparativo com janeiro, os bancos e as financeiras demonstraram queda de 2%, enquanto as varejistas registraram alta de 22%.
Na comparação anual, o setor financeiro manteve desempenho estável em relação a fevereiro de 2021, com expansão de 1%. O mesmo ocorreu com o varejo, que cresceu 44% na mesma base de comparação.
Para o diretor de Produtos e Sucesso do Cliente da Neurotech, Breno Costa, o momento é de muita incerteza, o que impactará mais na concessão do que na demanda por crédito. “Estamos atravessando um período de turbulência global, além da conjuntura econômica local, que não é nada boa. O brasileiro tem apetite por financiamento, porém os concessores estão mais reticentes quanto aos reflexos dessa movimentação nas operações das empresas e na renda das famílias, o que impacta diretamente nas percepções de risco”, explica.
De acordo com Costa, a diferença do cenário atual em relação ao início do ano passado, quando a pandemia dava sinais de agravamento e levou ao fechamento do comércio e isolamento social, é que o mercado está mais preparado para lidar com o cenário de incertezas. “Houve um período grande de aprendizado, em que as instituições passaram a usar novas tecnologias e conceder crédito, o que ajuda a reduzir os riscos de inadimplência”, comenta.
O INDC traz ainda como destaque a alta do segmento de eletroeletrônicos, com 135% de aumento. Supermercados, vestuário e lojas de departamento, que também compõem o varejo, avançaram 26%, 23% e 40%, respectivamente, em fevereiro de 2021 sobre igual mês do ano passado ano. Na comparação com janeiro, todas as categorias tiveram desempenho positivo, exceto outros (-6%).
Acompanhe o INDC: Demanda por crédito registra expansão de 20% em 2021
A demanda por crédito no mês de janeiro registrou alta de 8% em relação a igual mês de 2021. Na comparação mensal com dezembro, como esperado, houve queda de 10%, conforme Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC). O indicador mede mensalmente o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de varejo, bancos e serviços.
No mês passado, o destaque ficou novamente com serviços que liderou a demanda de crédito com um desempenho de 107% na base anual. Em relação ao mês de dezembro, porém, houve queda de 27%. Praticamente o mesmo ocorreu com Varejo, que cresceu 12% em relação a janeiro passado e caiu 26% sobre dezembro.
O setor financeiro, por sua vez, registrou expansão de 4% em janeiro frente a dezembro, após dois meses seguidos de queda. Na comparação anual o desempenho ainda é negativo (-6%). “É preciso lembrar que no início do ano passado, passávamos pela 2ª onda da pandemia. Logo, o crescimento em 2022 já era esperado”, observa o Diretor de Receitas da Neurotech, Breno Costa.
Ele destaca entre os empréstimos às famílias com recursos livres as modalidades de cartão de crédito e de crédito pessoal não consignado. “A busca por empréstimos deve continuar a crescer, mas é preciso criar mecanismos para dar mais acesso e baratear o custo da concessão, ainda bastante caro”, diz.
O INDC traz ainda como destaque a queda dos supermercados e de móveis, segmentos do varejo com desempenho negativo de 10% e 22%, respectivamente, na base anual. Eletromóveis, vestuário e lojas de departamento registraram alta de 59%, 13% e 26%. Na comparação com dezembro todos os segmentos registraram queda, exceto Eletromóveis que se manteve estável.
Acompanhe o INDC:
https://www.neurotech.com.br/blog/demanda-por-credito-registra-expansao-de-20-em-2021/
A Neurotech, pioneira na criação de soluções avançadas de inteligência artificial, machine learning e big data, uniu sua experiência à da parceira Quod, uma das principais empresas de dados do Brasil, para desenvolver o AutoScore Mais. Trata-se de uma resposta a um desafio constante das seguradoras para melhorar o desempenho operacional e tornar mais eficiente o score para precificação de seus produtos, com melhor segmentação de risco.
Dados da Superintendência de Seguros Privados (Susep) mostram que o seguro de automóvel em 2021 gerou R$ 38,3 bilhões de prêmios diretos e cresceu 9% em relação a 2020. A sinistralidade do setor em 2021 ficou em 63,0% contra 54,7% de 2020, uma piora de 8,3 p.p. “Com a nossa tecnologia de análise e interpretação de grandes volumes de dados conseguimos amenizar esse quadro ao aprimorar os serviços, fazer uma intervenção proativa, melhorar as margens e ampliar a carteira”, diz Daniel Gusson, Head Comercial Seguros da Neurotech.
Na prática, é uma solução que utiliza informações de comportamento financeiro de consumidores e empresas da Quod combinadas com a Neurolake – plataforma de dados da Neurotech – para estimar o risco de sinistros de uma apólice nos próximos 12 meses, explica Felipe Alencar, Head Comercial da Quod.
Ele destaca que essa parceria se traduz na oferta de um produto inovador, comparado aos bureaus tradicionais. “Acima de tudo, esse score combinado aumenta a cobertura de dados, por isso, tem apresentado desempenho superior aos modelos tradicionais. Nosso objetivo é abrir mais oportunidades de inovação com a participação cada vez mais efetiva de clientes”, completa Alencar.
No caso de uma grande seguradora do mercado que adotou o AutoScore Mais, os números estimados dão conta que além da melhora no risco, há ainda redução de 20% a 30% na despesa operacional, o que deve resultar em ganhos estimados de mais de R$ 6 milhões. “Nas avaliações realizadas, o AutoScore Mais se demonstrou extremamente aderente nos aspectos de acurácia do modelo, identificando as ameaças mais elevadas que permitem à seguradora estabelecer regras de aceitação mais severas e um valor mais adequado do prêmio”, completa Gusson, da Neurotech.
Sobre a Neurotech:
A Neurotech transforma o mundo de dados dispersos disponíveis hoje em informações estratégicas para melhores decisões de negócio. Com o uso de Inteligência Artificial, Analytics, Machine Learning e Big Data, e uma longa bagagem de experiência no mercado, ajuda empresas e gestores a prever riscos, conhecer melhor seus clientes e otimizar decisões nos mercados de crédito, varejo, seguros, financeiro, saúde, entre outros. Em sintonia com as principais tendências de inovação e transformação digital, a Neurotech tem evoluído e se transformado em um verdadeiro hub de serviços e dados, com um amplo conjunto de parcerias estratégicas e construção de um abrangente ecossistema onde dados e inteligência de negócio são usados em prol das empresas e consumidores.
Sobre a Quod:
A Quod foi criada em 2017 com objetivo de impulsionar o Cadastro Positivo e fomentar a educação financeira no cenário brasileiro. Agora, com o Cadastro Positivo em funcionamento, ela está expandindo sua atuação para decisões baseadas em dados para diversas finalidades: prospecção de clientes, gestão de risco de crédito, gestão de carteira de clientes, prevenção a fraudes, compliance e inteligência de cobrança. A companhia iniciou suas operações no final de 2018 e atende a clientes de todos os setores da economia, incluindo instituições financeiras, seguradoras, varejistas, operadoras de telecomunicações e pequenas e médias empresas.
A telemedicina ganhou força durante a pandemia e o número de consultas online quintuplicou nos dois últimos anos.
Estimativas dão conta de que as 5 maiores operadoras do país realizaram em média 1 milhão de consultas online cada durante 2021, o que levou à aceleração da transformação digital no setor. Além dos pesados investimentos em tecnologia para atender às novas demandas, o segmento ainda sofre com o aumento dos custos provocado pelo crescimento dos pedidos de reembolso e abusos.
De acordo com Daniel Gusson, Head Comercial de Seguros da Neurotech, antes havia uma burocracia que desestimulava o pedido de reembolso, feito via carta para a sucursal da empresa.
“Agora tudo é feito de forma online, o que facilitou o processo e fez crescer o número de solicitações bem como os possíveis abusos”, afirma Daniel.
Em 2021, o número de pedidos de reembolso deu um salto e, em média, 3 milhões pedidos de reembolsos geram mais de R$ 2 bilhões em custos para o grupo das 5 maiores seguradoras. O valor médio de reembolso fica em torno de R$ 750,00.
Em 20% do total de pedidos é identificado algum tipo de abuso atualmente. Mas o percentual pode se aproximar de 60% quando é realizada uma apuração mais eficaz através do uso de inteligência artificial.
O sistema de inteligência artificial é responsável por automatizar operações, consultar e combinar dados internos e externos – de fontes públicas e privadas –, como DataSus, ANS, entre outras centenas de autorizadas disponíveis, lançar mão do Big Data e segmentá-las de acordo com as políticas pré-definidas pela empresa que adotou a tecnologia.
Quanto mais elevado for o score, maior é a probabilidade da solicitação apresentar alguma irregularidade. “Entre os 10% dos pedidos de maior score, 92% apresentaram um item com abuso detectado pela auditoria”, explica.
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Os abusos envolvem casos como emissão de duas ou mais notas fiscais para que o reembolso seja total, alteração do valor do recibo para um reembolso maior e casos em que o beneficiário permite que outra pessoa utilize seu plano.
“Essas irregularidades são um dos principais problemas enfrentados pelas operadoras e as formas de fraudar são constantemente atualizadas. De maneira geral, nossa experiência ajuda a atuar na prevenção”, diz Gusson.
A estruturação de como o ciclo de crédito deve acontecer é um desafio enfrentado por muitas empresas. Iniciando pela análise, passando pela concessão e chegando à cobrança ou recuperação, quanto mais elaborado e estratégico, melhor será a sua eficiência e assertividade.
O que antes era feito de forma manual e intuitiva, agora pode ser automatizado com o motor de decisão, que utiliza Inteligência Artificial, regras e políticas de negócio, consultando fontes de dados internas e externas, além do Big Data, para avaliar fatores qualitativos e quantitativos.
Uma gestão de crédito assertiva é crucial para a saúde financeira do seu negócio. Ela garante que a identificação e liberação de crédito sejam perfeitamente ajustadas ao perfil de cada cliente. O verdadeiro desafio, no entanto, está em executar cada etapa do processo com precisão.
Tomar decisões de crédito é complexo e envolve diversos fatores que podem afetar os resultados. É aqui que entra o motor de decisão de crédito: a solução ideal para simplificar e otimizar suas deliberações, independentemente do nível de complexidade.
A implementação da tecnologia é crucial para analisar riscos, determinar limites, criar planos e aprovar consumidores na fase final da concessão de crédito.
Essa solução oferece ganhos significativos em agilidade, eficiência operacional, segurança nas decisões e, principalmente, proporciona uma excelente experiência para o cliente final.
O principal diferencial do motor é a combinação de Inteligência Artificial e Machine Learning, complementada pelo Big Data.
Isso permite o uso de informações autorizadas de sites públicos, bureaus de crédito, cadastros e dados alternativos disponíveis no ambiente digital, para realizar consultas de maneira rápida e automática.
Muito além das checagens de autenticidade tradicionais, como protestos, pendências, restrições, cheques sem fundos e outros, o cruzamento dos dados utilizando Inteligência Artificial tem papel de entender quem está requerendo o crédito - se é a própria pessoa -, e qual a situação socioeconômica do requerente.
Desse modo, a empresa está se certificando de que haverá total segurança na concessão e baixos casos de inadimplência.
Engana-se quem acha que as validações são realizadas de maneira padrão para todos os casos de solicitações de crédito. Diariamente, uma empresa pode receber milhares de propostas em diversos canais de atendimento, portanto, os motores lançam vários modelos de consultas, previamente definidos, simultaneamente para cada oferta recebida.
Os indicadores podem ser acompanhados em tempo real e os critérios modificados ou calibrados conforme as aprovações e reprovações.
Os algoritmos inteligentes e confiáveis utilizados no motor, sempre adequados à LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) e às regras de aprovação, reduzem drasticamente as probabilidades de inadimplência e fraude, tanto para clientes, quanto para empresa.
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A jornada do crédito é dividida em cinco etapas, sendo elas: conquista, ativação, rentabilização, retenção e recuperação. O motor de crédito está presente em todas. Confira a seguir como ele atua no ciclo:
No primeiro momento, o perfil do cliente é identificado para designar aqueles que têm propensão à compra e alta chance de conversão.
Também é utilizado o front-end adequado para captar novos consumidores e conquistar aqueles com os perfis desejados, localizando os que possuem dados relevantes, seja por região ou outros aspectos.
Aqui, são calculadas as probabilidades de retorno do crédito que será emprestado, para conceder com mais eficiência.
É validada a identidade e os dados do cliente para identificar quais possuem maior risco de fraude.
Nesta etapa, o perfil do consumidor já é reconhecido e o gerenciamento do crédito é mais assertivo, com sinistros controlados. A partir disso, o motor terá foco total no aumento da venda de produtos e serviços, com a definição de uma política de renovação inteligente para clientes com maior potencial.
É a fase de atualizações cadastrais e acompanhamento próximo, para verificar se há inadimplência recente da parte do consumidor, ou, em caso das organizações, se está acontecendo movimentos internos de troca de sócios, demissões, etc.
O motor também prevê a PDD, sigla que refere-se a uma reserva de dinheiro para casos de inadimplentes.
A última etapa do ciclo é o momento de realizar a cobrança e recuperar a dívida. O motor identifica os clientes de risco, encontra os que devem ser cobrados, descobre qual é a propensão de pagamento e reconquista os melhores consumidores.
O Riskpack, motor de decisão da Neurotech, é a solução para empresas que buscam uma gestão de crédito e riscos totalmente precisa e segura.
A tecnologia utiliza Inteligência Artificial e a combinação de diversas fontes de dados internas e externas, além das próprias regras do cliente, para prever comportamentos e reduzir chances de fraudes e inadimplência na tomada de decisão. Tudo isso de maneira rápida e completamente assertiva.
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Ao publicar em dezembro o decreto 10.900, que estabeleceu o Serviço de Identificação do Cidadão (SIC), o Governo Federal estabeleceu, entre outras coisas, que o CPF passa a ser considerado como o principal número de identificação de uma pessoa nas novas carteiras de identidade. A medida inibe a oportunidade de fraudes como a retirada de documentos de identidade (RGs) com nomes diferentes em vários Estados. Além disso, a iniciativa é comemorada por startups e empresas de tecnologia por ser mais um passo na direção de um sistema que permita a integração entre os diversos bancos de dados de órgãos governamentais e facilita a certificação da veracidade na autenticação dos dados.
A padronização do CPF como informação mais relevante para identificação das pessoas tem o potencial de, num primeiro momento, agilizar o processo de conferência a respeito da veracidade das informações referentes às pessoas.
Para o Diretor de Produtos e Sucesso do Cliente da Neurotech, empresa especialista na criação de soluções avançadas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data, Fabio Kruzich, argumenta que a padronização do CPF como referência é uma iniciativa que auxilia ao setor de concessão de crédito tanto no que se refere aos sistemas antifraude quanto relacionada à alimentação dos softwares de análise de crédito.
“O volume de fraude sempre foi um ingrediente encarecedor do crédito no Brasil e qualquer movimento que venha para inibir os golpes causa impacto positivo neste sentido. Além disso, o Open Banking trará como principal benefício a possibilidade de as empresas conhecerem melhor o histórico de seus clientes e, assim, poderem desenvolver produtos e serviços personalizados. Neste sentido, a acurácia quanto a identidade dos consumidores se torna um fator da mais alta relevância”, diz.
Além do decreto, o Senado já havia aprovado no final do ano passado o projeto de lei (PL 1.422/2019) que estabelece que CPF será o “número único e suficiente” para identificação do cidadão brasileiro em todos os bancos de dados do poder público.
A Neurotech é uma empresa especialista na criação de soluções avançadas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data que transformam um mundo de dados dispersos em informações relevantes para que as empresas obtenham resultados expressivos, prevendo novas oportunidades de negócios. Com uma bagagem de 18 anos e expertise em Inteligência Artificial, Analytics e Ciência de Dados, a Neurotech já implantou mais de 1.000 soluções que ajudaram gestores e empresas a transformar dados em melhores decisões nos mercados de crédito, varejo, seguros e financeiro.
O Neurotrends 2021, evento realizado pela Neurotech com patrocínio da B3 e da FICO, além do apoio da Idea D e ABFintechs, ocorreu no dia 01 de dezembro, de forma totalmente online e gratuita para gestores e especialistas dos mercados de crédito e seguros.
Trazemos aqui uma análise completa do painel que aconteceu dentro do evento para o mercado segurador que tinha como tema “O que podemos esperar das inovações do setor de seguros”.
Acompanhe esse conteúdo para entender as principais tendências e novidades para o setor na visão de especialistas e gestores de grandes empresas:
Participantes:
Marco Antunes |Vice-presidente de operações, tecnologia, e inovação(Coo) da SulAmérica
Sain’t Clair Lima |Diretor de produtos Auto/Re e atuarial do grupo Bradesco
Marcelo Moura | Diretor de produtos na HDI Seguros
Fabio Leme | Conselheiro e Investidor de Startups
Domingos Monteiro | Fundador e CEO da Neurotech
Nosso CEO, Domingos Monteiro, foi o moderador do encontro trazendo como reflexão inicial como é possível conciliar, no mercado de seguros, todas as oportunidades desse mundo Figital que é altamente inovador, diante das mudanças do momento atual na gestão de grandes empresas para a construção de um futuro transformador, levando em consideração as pressões e urgências do presente, aliados com os entraves do passado.
“Como é possível conciliar todas essas oportunidades que estão se acelerando à nossa frente, diante das pressões do presente na gestão das empresas, e, ao mesmo tempo, das amarras que ainda temos no passado?”
As oportunidades que chegam com o Open Finance e as possibilidades trazidas pelo 5G, por exemplo, são apenas algumas das revoluções que trarão impacto para as empresas de todos os setores.
Inovação aberta na área da saúde
No segmento da saúde, área que mais sofreu com instabilidades nos últimos anos, o forte investimento na inovação aberta é o que constrói um mercado tão próspero, segundo Marco Antunes, Vice-Presidente de Operações, Tecnologia e Inovação (COO) da SulAmérica. Esse fator se eleva principalmente pela enorme quantidade de dados existentes e gerados a todo momento, onde se faz necessário contar com tecnologia para tornar o processo mais dinâmico e ágil.
A partir dessas inovações, os dados são organizados e a extração de suas informações permite que sejam criados programas de saúde, intervenções para prevenção de doenças, indicações médicas e outras perspectivas que levam uma saúde de ponta para toda a população.
Exemplo dessa tecnologia auxiliadora pode ser vista no avanço do uso e aperfeiçoamento da telemedicina. Segundo Antunes, antes da pandemia da Covid-19, a SulAmérica realizava em média 500 teleconsultas por mês, enquanto que em 2021, esse número saltou para 700 mil consultas no ano. Isso demonstra a velocidade da aceleração e a necessidade de adaptação por parte das empresas.
“Dados geram informação, informação gera oferta e decisão”
A frase dita por Saint' Clair Lima, Diretor de Produtos Auto/RE e Atuarial do Grupo Bradesco Seguros, ressalta a necessidade das empresas de seguros estarem conectadas, como um ecossistema para entender a sua posição estratégica diante de cada oportunidade.
“A tendência é tornar tudo fácil, ou seja, transformar desafios em soluções que tenham conexão com o negócio e com o que ele preza, desde que seja possível simplificar a jornada do cliente”, relata Sain’t Clair.
Desse modo, o mercado segurador já investe em mudanças através de vistorias remotas, autovistoria, processos envolvendo sinistro, identificação de danos ou perda total, direcionamento do veículo e outros procedimentos que reduzem consideravelmente os custos. Por meio da tecnologia, é possível que o consumidor ganhe autonomia, mas que ainda tenha a segurança da empresa em cada passo.
“Temos que nos juntar e construir aquilo que necessitamos para esse novo mercado, de maneira humana”, o trecho retirado de uma das falas de Marcelo Moura, Diretor de Produtos da HDI Seguros, comprova que o aporte de dados e informações permite que os empreendimentos possam ir além do que precisam, podendo entender de fato o que o cliente quer e espera. Ao mesmo tempo que é preciso considerar o aspecto humano no processo.
A HDI contou com o apoio da Neurotech e, segundo Marcelo, conseguiu transformar os processos que antes eram 95% físicos em 80% digitais, mostrando que mesmo com a digitalização, os consumidores ainda se sentem confortáveis e seguros com o que a empresa está fazendo.
Isso acontece porque inovar não é criar o novo do zero, mas sim transformar o que já funciona em algo melhor, mais simples, eficiente e com valores justos. Este fator conquista os clientes, que veem os resultados na palma da sua mão.
No decorrer dos últimos anos, as seguradoras passaram a utilizar outras fontes de informação alternativas para aprimorar, não somente os modelos de risco, mas também de prospecção, propensão e vendas. O aperfeiçoamento dessas etapas um ecossistema consistente de informações que melhoraram a vida de corretores, canais de seguros e, principalmente, do consumidor.
Para Fábio Leme, conselheiro e investidor de startups, um novo estágio de transformações vem chegando com a IoT, o 5G e outras fontes que vão propiciar operações mais assertivas, utilizando dados internos e externos.
Com isso em vista, as empresas da área de seguros que desejam ser bem-sucedidas a médio e longo prazo precisam estar acompanhando esse movimento, testando o Machine Learning para utilizá-lo e potencializar os seus negócios.
O CEO da Neurotech, Domingos Monteiro, levantou uma série de questionamentos aos participantes. Confira a seguir os apontamentos e perspectivas dos especialistas!
Marco Antunes: Vamos a uma analogia. É muito mais fácil lembrarmos quem foi o último atleta que conquistou a medalha de ouro dos 100m rasos do que um maratonista que correu 42 km. Isso porque a gente não tem lembrança daquilo que requer muito esforço e demora, lembramos de quem é mais rápido.
É assim que as empresas de todos os setores vão vencer, sendo rápidas no mundo do 5G, tendo os dados preparados e com um olhar aprofundado para o cliente, não para a concorrência. Para você ganhar uma corrida e ser reconhecido, é preciso ter os dados rápidos e os 3 P’s da inovação: personificação, plataforma e pagamento.
Ecossistema é liberdade, é confiança!
No futuro, o cliente vai reconhecer as instituições sabendo o que a empresa gera de positividade para o ambiente, para a sociedade e para o governo. Dado é importante, é o maior ativo que os empreendimentos têm, mas sozinho não é nada, ele envolve muitas coisas, como a inovação aberta, governança, ética, LGPD e muitas outras coisas que fazem o negócio ser reconhecido.
Domingos: Como a entrada de carros autônomos e a aceleração advinda do IoT e do 5G podem impactar os modelos de aquisição de seguros? Com a pandemia, quais são os efeitos dessas novas tecnologias para as seguradoras, especialmente de auto?
Sain’t Clair Lima: Começando pela pandemia, o mercado segurador de automóvel acabou tendo um efeito dominó, onde componentes foram afetados e geraram um certo congelamento do mercado automotivo em termos de indústria. Logo, você não tem fabricação de veículos e então acaba valorizando o carro antigo, fazendo com que o cenário seja do encarecimento do seguro por conta dessa valorização.
Essa situação de inflação não era vivida, mas, hoje, está influenciando até mesmo aqueles que os dados consideram um “bom cliente”. Por isso, temos que trabalhar ainda mais com a propensão, pois o desafio atual é vender a proteção, tendo em vista que com o preço do combustível a R$8, em média, o dono do carro está quase começando a escolher entre sair com o veículo ou proteger o mesmo. A ideia é trabalhar muito bem estas questões de dados e evolução da tecnologia para saber como atender a essa demanda.
Quanto aos novos carros, eu faço uma analogia ao VAR (do inglês Video Assistant Referee), que chegou ao futebol para resolver muitos problemas, mas acaba gerando outros riscos. A tendência é que, mesmo com um carro totalmente autônomo, nesse primeiro momento nós devemos mensurar todos os riscos. Essa transição vai perdurar por um bom tempo e envolve muito investimento, principalmente ao olharmos para dentro do mercado brasileiro, onde em nosso segmento, que é móvel e mais complexo, se faz necessária uma boa infraestrutura.
Um aspecto importante é que devemos valorizar os dados e a maneira como são tratados dentro das companhias, sejam eles estruturados ou não. São eles que irão contribuir com uma melhor tomada de decisão de preço, oferta, propensão e assim por diante.
Domingos: Para complementar esse ponto dos carros autônomos, saindo de um momento desafiador que é a Covid-19 e olhando para frente com essas mudanças, como a gente se adapta como incumbente a essas transformações?
Marcelo Moura: Ao olharmos para trás, em um determinado momento o dólar quase esteve abaixo do real e tivemos também outras situações que impactaram diferentes mercados, mas nós sempre nos adaptamos aos cenários. Sobre os veículos, já tivemos dúvidas semelhantes quando os carros com mais tecnologia chegaram ao Brasil, com sistemas de controle de frenagem e outras características que prometiam reduzir colisões, mas não foi bem assim que aconteceu.
O próximo passo são os carros autônomos, que chegam prometendo muito, mas que trazem outros riscos, como o cibernético, os das funções não operarem como deveriam, dentre outros. Por isso, vamos ter que nos adaptar, mas a grande questão é como se preparar para algo que não é conhecido? O ideal é trazê-los e guardá-los da melhor forma possível para o nosso Datalake.
Os nossos cientistas vão testar hipóteses e novidades o tempo todo, utilizando os novos Machine Learning, os modelos de propensão, de risco e de propensão à forma de pagamento, dentre outros.
A gente tem que ter a inovação na entrada, no serviço e na saída, precisamos muito dessa especificidade, dos testes, tentativas e erros, porque não tem como no mundo de hoje não trabalhar de forma ágil, é preciso testar, trazer de volta, melhorar e fazer de novo.
Quem estiver na onda surfa, quem não estiver, fica pra trás!
Domingos: Qual a sua visão sobre o impacto do Open Insurance e Open Finance?
Fábio Leme: Ficar parado não é a solução! É preciso estudar a maior variedade de fontes de dados possíveis, pois elas irão mudar. O 5G, por exemplo, vai trazer mais dados e vamos aprender ainda mais rápido com essa agilidade para sobrevivência.
Isso se conecta com o Open Insurance e Open Finance, contudo, no caso específico do Insurance, se for harmonicamente implementado, ouvindo todos os envolvidos, como corretores de seguros, bancos e, principalmente, clientes, isso tende a ser bem-sucedido.
O caminho para isso é obter modelos de abertura e democratização da oferta, pois, assim, certamente teremos uma ampliação muito grande do mercado e, mais importante do que aumentar a concorrência, será atrair mais consumidores com ofertas adequadas a eles através da ciência de dados e a correta aplicação disso.
Para isso funcionar, a cultura de dados precisa estar permeando todas essas organizações incumbentes. Então, não adianta ter um bom estudo analítico, se os canais não ajudarem e não fizerem parte daquela cadeia.
Que o espírito do “aqui sempre funcionou assim” perca sua força por meio de uma transição harmônica para essas novas soluções. Não temos condições de prever, mas temos que estar prontos para lidar!
O Open Insurance tem chance de aumentar a competição, mas, antes de tudo isso, eu acho que ele precisa ser harmonicamente construído e, nesse sentido, a troca de dados diferentes é inevitável entre players de mercado, sempre em busca de beneficiar o consumidor e transformar isso numa grande oportunidade para todos os stakeholders.
Enquete revela as promessas com o Open Insurance
Durante o Neurotrends, lançamos um questionamento para quem nos acompanhava em tempo real revelar qual a sua opinião de modo geral sobre o Open Insurance, que propõe o compartilhamento de dados dos consumidores entre os agentes do mercado.
A enquete recebeu 146 respostas, sendo divididas em:
O retorno é otimista e demonstra as boas expectativas relacionadas ao que os participantes do painel de seguros abordaram, como a oferta de produtos que fornecem mais autonomia, sem perder a segurança e o lado humanitário do atendimento; e a busca constante das empresas em implementar as novas soluções de Machine Learning, aumentando consideravelmente a concorrência.
É possível afirmar que as inovações aliadas aos dados farão com que o mercado de seguradoras tenha amplas frentes de atuação em 2022, gerando ótimos resultados aos empreendimentos e aos consumidores.
Participação da audiência
Aqueles que acompanhavam o Neurotrends tiveram a oportunidade de esclarecer algumas de suas dúvidas com os especialistas de seguros. Confira as respostas a seguir!
Como ainda estamos aprendendo o risco destes veículos, temos um caminho relativamente longo para termos a melhor precificação. O valor do carro elétrico é muito alto (pelo menos o dobro da IS média do mercado tradicional segurado), por mais que a frequência seja baixa de sinistro, a severidade será muito elevada (tendo em vista peças e valor do bem), sem dúvidas um desafio muito interessante para achar o preço ideal no seguro.
Um movimento inteligente é a seguradora própria da Tesla, pois, só em 2021, foram emplacados mais de 195 mil veículos da marca, um mercado de muito potencial para as seguradoras.
Sim, é melhor fazer a transformação digital (e de processos) primeiro. Uma empresa de um mercado tradicional, como o de seguros, precisa criar as condições necessárias para conseguir consumir as soluções da inovação aberta. Caso contrário, estaria investindo em inovação desconectada da realidade da empresa.
O mercado de seguros teve que trazer para o presente uma série de iniciativas ainda tímidas em 2020 de forma mais massiva. Um exemplo é a teleconsulta, pois somente em 2021 tivemos mais de 700 mil consultas realizadas através desta plataforma em uma grande operadora. Enquanto no ano de 2019, foram pouco mais de 500 por mês. Tal qual no mercado de automóvel, onde algumas seguradoras adotaram a vistoria do veículo para 100% dos casos sendo através de aplicativos.
As insurtechs surgem como um dos maiores desafios de atrair a maior parcela das pessoas que não possuem seguro através de novos produtos e, também, uma experiência diferenciada do mercado tradicional. Por outro lado, as seguradoras já consolidadas possuem uma grande oportunidade de se adaptarem e lançarem novos produtos e experiências. Para os consumidores é o melhor cenário possível, um mercado mais competitivo, com inovações relevantes.
A Tesla é um case de sucesso e merece atenção, tanto na qualidade dos seus veículos, quanto na seguradora que lançaram. O preço do seguro é dado pela seguradora deles, através da experiência de condução e também de informações de score pessoal.
Com os dados de telemetria, a Tesla cria uma barreira gigante para que seguradoras consigam ter a mesma eficiência que ela na precificação. Fora que há uma série de benefícios para o proprietário de Tesla ter o seu seguro com eles também.
O que as seguradoras estão atuando é para ter o maior número de informações relevantes do bem e do segurado (respeitando a LGPD), para assim gerar o maior valor possível ao segurado, sendo em coberturas, experiência, preço, serviços.
A próxima edição do Neurotrends já está confirmada
Os especialistas que participaram deste painel agregaram muito conhecimento à audiência e facilitaram o entendimento das tendências que já são uma realidade para esse mercado que não para de crescer.
Com mais de 600 pessoas assistindo o evento simultaneamente e interagindo com os painéis, temos certeza de que o Neurotrends foi um sucesso e você não vai querer ficar de fora da edição 2022.
Quer rever alguma parte do painel de seguros ou do evento?
Acesse a gravação completa do painel de seguros.
No dia 01 de dezembro, gestores e especialistas dos mercados de crédito e seguros assistiram à edição de 2021 do Neurotrends, evento realizado pela Neurotech com patrocínio da B3 e da FICO, além do apoio da Idea D e ABFintechs.
No evento, trouxemos à audiência um tópico de relevância para o momento atual: “Quais os desafios, tendências e oportunidades para o mercado de crédito em 2022”. Neste painel, um time de experts marcaram presença:
Denis Correia | DMCard
Fernando Marsigliese | Infracommerce
Ricardo Batista | Tribanco
Breno Costa | Neurotech
Iniciou Breno Costa, moderador do painel de crédito e nosso Diretor Executivo de Receitas.
Usando de exemplo os aplicativos, que em 2010 não eram tão comuns para as empresas e hoje tornaram-se uma obrigação, Breno reforçou a importância do mercado estar atento às novas soluções para o setor de crédito, pois, em breve, serão uma realidade para todos.
Para Denis Correia, CEO da DMCard, entramos em 2022 com um ponto de interrogação em diversas áreas, principalmente em crédito. A polarização causada pela política e outros fatores econômicos e sociais trazem incertezas que forçam as empresas a se reinventarem e traçarem novas estratégias, principalmente na concessão de crédito.
Trabalhar com scores de propensão tradicionais, onde há apenas definições básicas para o cliente (considerando ele “bom” ou “ruim”), está ficando cada vez mais no passado. A flexibilização na concessão do crédito deve ser aplicada nos novos modelos de score, isso porque os empreendimentos estão lidando com pessoas de todas as partes da pirâmide e ainda é preciso levar em conta a oscilação da economia, desemprego e outros pontos que impactam os pedidos de liberação.
Para isso, Denis reforça a importância da economia baseada em informações, não descartando a concessão para clientes inadimplentes ou que não trarão um retorno financeiro a curto ou médio prazo. Esse desafio é enfrentado com a ajuda da tecnologia, que explora com inteligência essa base, cruza os dados de maneira eficiente, melhora a experiência do consumidor e aprova o crédito de modo consistente e mais humanizado.
Neste ano, o mercado de crédito brasileiro ainda será fortemente afetado pelas mudanças que acontecem no mundo inteiro, sejam positivas ou negativas. Segundo Fernando Marsigliese, Diretor da Infrapay Infracommerce, o impacto mais fácil de prever é o aumento do custo de funding, tal qual a taxa Selic, que vem crescendo exponencialmente nos últimos meses, devido às questões macroeconômicas que o país vem enfrentando.
Esses aumentos pressionam diretamente os negócios de crédito, que ainda sofrem com a ineficiência na concessão. “Mesmo players com muito acesso a funding, que possuem times e ferramentas absolutamente competentes, inclusive com nível de relacionamento muito profundo com o cliente, ainda sofrem com estruturas de crédito falhas”, revela Fernando.
Com isso, é possível afirmar que, acima de tudo, é preciso investir em segurança a longo prazo. O caso citado por Fernando liga um sinal de alerta para todos que estão diretamente relacionados ao setor no Brasil. Independentemente de receitas anuais, o controle de risco é quem definirá se o negócio é um player sustentável ou não. No complexo cenário de 2022, não basta apenas “vender”, a situação exige o investimento em soluções de dados, de plataforma de tecnologia e inovações para uma concessão de crédito completamente segura.
Um dos principais desafios do mercado de crédito está diretamente relacionado à renda dos consumidores, é o que retrata Ricardo Batista, CEO do Tribanco. Para o especialista, apesar de haverem novas oportunidades de trabalho e de conceder crédito, o bolso do cliente continua o mesmo devido às correções dos aluguéis, aumento no preço dos alimentos, no transporte, dentre outros.
Outra mudança trazida por Ricardo é a digitalização da concessão de crédito. “Do dia para a noite, fomos obrigados a focar nos apps, nos bots, internet banking e outros modelos online de venda”, explica o CEO. Essa transformação para o mundo digital aumentou os riscos para as empresas, tendo em vista que, o que antes era feito de maneira presencial, hoje pode envolver uma enorme possibilidade de fraudes.
Todavia, essa digitalização implica na democratização do crédito, que pode chegar a qualquer ponto do Brasil, independentemente de classe social, desde que o bolso do consumidor comporte. Por isso, os desafios dessa realidade online tornam imprescindível o reforço das plataformas de prevenção a fraudes, de identificação de imagens e outros formatos, mas, também dão enfoque no aperfeiçoamento do entendimento e tratamento de dados para abranger cada vez mais pessoas.
Além da participação enriquecedora dos especialistas, tornamos a edição ainda mais dinâmica com enquetes para o público trazer a sua opinião a respeito do mercado de crédito.
Primeiramente, a audiência escolheu qual é a grande tendência para esse setor em 2022. Após 134 respostas, confira os resultados:
Assim como os especialistas comentaram no painel, o público do Neurotrends entende que, em 2022, a grande maioria das empresas desse setor terão bons resultados ao focar exclusivamente no cliente. O uso inteligente de dados para proporcionar uma experiência completa ao consumidor será um excelente diferencial no mercado de crédito.
Participação da audiência
O Neurotrends serviu de oportunidade para profissionais da área realizarem perguntas para o squad do painel de crédito. Confira as respostas dos especialistas:
Se a gente sempre usar os mesmos dados, a gente vai sempre tomar a mesma decisão, certo? Então, se todo mundo ignora o indivíduo que não tem informação no birô ou que a informação é não é positiva, essa pessoa não terá a oportunidade de criar uma boa informação ou melhorar seu histórico.
Precisamos buscar dados novos que estão fora dos birôs tradicionais para conseguir discriminar dentro dessa população quem de fato possui o risco muito alto e não consegue crédito, e quem é bom pagador e teve uma questão circunstancial ou pontual.
A LGPD tem um impacto muito positivo, de escrutinar dados e de eventualmente tratar algumas questões discriminatórias nas políticas. A própria lei dá um respaldo para concessão de crédito e o impacto do ponto de vista da fricção da experiência do cliente foi baixo, do que sentimos até agora.
Enxergamos que a LGPD não teve um grande impacto no processo de crédito. Do ponto de vista de informações, a LGPD trouxe mais profissionalismo para quem gera essas informações e mais seriedade na relação com o cliente, além do aspecto não discriminatório.
A visão de curto prazo é que existem muitos dados alternativos que são relevantes e incrementais, mesmo com o Cadastro Positivo e Open Banking. No curto prazo, enquanto o Open Banking ainda não é uma realidade, o Cadastro Positivo já é e está ganhando forma e maturidade.
É necessário realizar testes desses scores, por isso, desenvolvemos um algoritmo que testa diversas fontes de dados e otimiza essas soluções. Não consultando tudo pra todo mundo, mas sabendo exatamente qual a melhor fonte a consultar, pois tem um viés de custo importante, além de performance.
No longo prazo, vai ser mandatório ter um um score construído com dados do Open Banking para que você transforme o seu Credit score num Behavior Score. E, com isso, ter uma personalização muito diferenciada, podendo realizar segmentações de política, sejam elas de crédito, de produto ou de preço.
A próxima edição do Neurotrends já está confirmada
Os participantes do painel de crédito oportunizaram um momento de muito aprendizado e forneceram incontáveis insights para os profissionais desse mercado tão importante para a economia.
Com mais de 600 pessoas assistindo o evento simultaneamente e interagindo com os painéis, temos certeza de que o Neurotrends foi um sucesso e você não vai querer ficar de fora da edição 2022.
Reveja o painel de crédito do Neurotrends!
A demanda por crédito registrou expansão de 20% entre janeiro e dezembro do ano passado. No acumulado dos 12 meses, o destaque ficou com o segmento de Serviços, cuja alta foi de 92%. Varejo vem em seguida, com 36%; e Bancos e Financeiras, 8%. É o que revela o Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC), que mede o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de Varejo, Bancos e Serviços.
“Em um período de crise econômica, o crédito mantém uma expansão robusta entre seus diversos segmentos, reforçando o importante papel que desempenha para evitar uma situação ainda mais caótica e ajudar no processo de retomada”, diz o diretor de Produtos e Sucesso do Cliente da Neurotech, Fábio Kruzich.
Em dezembro, houve aumento de 11% na busca por empréstimos na comparação com igual mês de 2020. Na base mensal, em relação a novembro, a alta foi um pouco mais modesta, de 2%.
O indicador mostra ainda que Serviços mantém sua uma trajetória de alta, com aumento de 106% em dezembro passado frente a dezembro de 2020. Na comparação mensal, porém, a contribuição do Varejo também pesou no índice, com crescimento de 22%, após três meses de quedas consecutivas. Os destaques ficaram por conta de Vestuário (81%), Lojas de Departamento (80%) e Supermercados (9%).
“Esse incremento da busca por crédito neste segmento é bem comum no mês de dezembro, com os consumidores aproveitando as promoções das festas de final de ano e gastando um pouco mais com os presentes de Natal”, afirma Kruzich.
Serviços, por sua vez, registrou expansão de 19% na comparação com novembro. Bancos e instituições financeiras tiveram desempenho negativo de 9%, na mesma base de comparação.
Para Kruzick, trata-se de um movimento sazonal esperado pelo segmento financeiro. “Estamos vendo a realidade bater à porta e a demanda se arrefecer, mas é esperada uma retomada a partir de janeiro, o que também é um movimento sazonal”, completa.
Frente a janeiro de 2020 – período referência antes da pandemia –, em dezembro foi mantida a trajetória de recuperação, com expansão de 47%, e desempenho positivo de todos os segmentos: Bancos e financeiras (8%), Serviços (358%) e Varejo (78%).
Demanda por crédito cresceu 13% em novembro sobre 2020
A demanda por crédito subiu 13% em novembro na comparação com igual mês de 2020. Serviços manteve a trajetória mensal de alta, puxando o resultado, com aumento de 142% no período. É o que mostra o Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC), que mede o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de Varejo, Bancos e Serviços.
Frente a janeiro de 2020 (período referência antes da pandemia), em novembro a expansão foi de 44%, o que indica a manutenção da retomada. Já em relação a outubro, houve queda de 8%, contrariando as expectativas de que as promoções da Black Friday serviriam de alavanca.
“Temos um movimento sazonal aqui, porque no passado também houve uma leve queda em novembro em relação a outubro. De toda forma, o Black Friday não foi tão impactante como o esperado. Na comparação anual a tendência de alta foi mantida e sempre fica a esperança do Natal. A prévia de dezembro já dá sinais de desempenho positivo”, diz o diretor de Produtos e Sucesso do Cliente da Neurotech, Breno Costa.
Varejo registrou alta de 11% na comparação mensal com outubro. Registraram os maiores incrementos Eletroeletrônicos (51%) e Outros (79%). Supermercados tiveram aumento de apenas 1%. Vestuário, Móveis e Lojas de Departamento caíram 5%, 7% e 13%, respectivamente.
Bancos, por sua vez, registrou queda de 4% em novembro na mesma base de comparação. Vale destacar que o adiantamento do 13º salário também leva à redução da necessidade de crédito.
“É um movimento sazonal esperado pelo segmento de bancos e financeiras. Estamos vendo a realidade bater à porta e a demanda se arrefecer, mas é esperada uma retomada a partir de janeiro, o que também é um movimento sazonal”, explica Costa. “A comparação com janeiro mostra crescimento acima de dois dígitos em todos os segmentos”, completa.
Acompanhe o INDC: INDC se mantém estável em outubro
A Neurotech é uma empresa em constante crescimento e aprendizado. Estagiar com a gente é garantia de uma ótima experiência de trabalho. Somos referência em Inteligência Artificial, mas essa não é a única área que temos oportunidades, inclusive falamos um pouco mais da pluralidade dos nossos perfis profissionais aqui.
Independentemente da sua bagagem de conhecimentos e vivências e de em que área você quer atuar, sua posição de estágio lhe garante muito aprendizado com pessoas plenas e seniores, além de benefícios como plano de saúde, vale refeição/alimentação, entre outros.
Seja como for, valorizamos e estamos sempre atentos em perfis que se conectam com certas características no dia a dia de trabalho:
? Ser uma pessoa movida a desafios e ter vontade e prazer no que está fazendo.
? Gostar de colaborar para que o time, os clientes e a comunidade evoluam.
? Ter comprometimento com seus resultados.
? Ter proatividade, não ficar esperando os outros lhe dizerem o que fazer.
? Ser resiliente e ter uma postura positiva diante dos problemas.
? Ter espírito empreendedor, estar sempre em busca de novas formas para melhorar o negócio, entregar mais valor e crescer.
? Querer aprender mais, tecnicamente e como pessoa.
? Querer inovar e causar impacto positivo na própria vida, no time, nos clientes e na sociedade.
? Querer autonomia para poder posicionar-se e tomar decisões responsáveis.
? Divertir-se como parte do trabalho, sempre que possível.
Claro que não esperamos que a pessoa tenha todas essas características ao mesmo tempo e nem que esteja com todas elas já desenvolvidas — aliás, para nós é um prazer ajudar a desenvolver e aprimorar algumas delas! Mas se você se identifica com as características citadas acima, estamos no caminho certo.
Caso queira saber mais sobre as nossas oportunidades de estágio e outros níveis de carreira, basta acessar a nossa página de carreiras: temos várias vagas abertas neste momento e uma delas pode estar esperando por você!
Investir no marketing da empresa é muito mais do que contar com um site ou uma página esteticamente bonita nas redes sociais. Para atrair consumidores que realmente tenham interesse no seu produto ou serviço, é preciso aplicar estratégias focadas na geração, qualificação e nutrição dos leads.
Quando se trata de Marketing, conceito focado em atrair, converter e encantar clientes para aumentar as vendas, é necessário dispor de uma ferramenta que torne o procedimento mais assertivo. Entender o que o usuário quer, quais são as suas dores e o que não o interessa, faz parte de um roteiro presente nos processos de Score de Propensão e o Lead Scoring.
Apesar de serem termos parecidos e até mesmo complementares, cada um possui características e formas de análises distintas. Para você entender melhor e saber qual deve empregar no seu negócio, vamos apresentar neste artigo os seus significados, características, benefícios e desvantagens, e realizar um comparativo entre os dois procedimentos. Continue conosco!
O que é o Lead Scoring?
O mais conhecido entre os dois processos é muito utilizado no marketing. Ele é aplicado para atribuir "valores" aos leads em formato de pontos, por isso o nome Lead Scoring. Esse modelo pode ser analisado via engajamento ou perfil. O primeiro caso é quando a pessoa interage com os seus conteúdos, acessando o site ou abrindo um e-mail marketing, por exemplo. A cada ação, ele recebe uma pontuação e quanto mais interagir, mais pontos recebe.
Já via perfil, a pontuação é dada aos contatos de acordo com algumas características pré-definidas que são importantes para a sua empresa, como cargo, vertical de mercado, faturamento, número de funcionários, localização e orçamento, por exemplo, que irão designá-los como “mais adequados” e “menos adequados” para o seu negócio.
Muitas vezes, a organização pode configurar os pontos da seguinte forma: o “cargo” tem peso 100%, enquanto a “idade” tem peso 50%.
Exemplo de Lead Scoring via perfil: Imagine que você criou uma landing page para as pessoas adquirirem um produto ou falarem com um especialista do seu time de vendas. A partir do formulário presente nela, foram recebidos mais de 500 leads. Na hora da prospecção, para não precisar entrar em contato com cada um dos usuários, despendendo esforço, tempo e dinheiro do seu time comercial, o Lead Scoring entrará em ação e, por meio das características do perfil, irá ajudá-lo a organizar e priorizar suas oportunidades por quem vale mais a pena começar as negociações.
Os métodos (engajamento x perfil) se relacionam na classificação final, onde pode ser feita a divisão dos leads em 4 perfis (A, B, C ou D), sendo A o ideal. Através da análise dessas atribuições, é identificado que, quanto mais alta a pontuação, mais chance o perfil tem de tornar-se seu cliente, aumentando a possibilidade de resultados positivos. A partir desta fase, o time de vendas poderá entrar em ação.
Contudo, os leads que não chegam a uma pontuação considerada “boa” para terem contato com a equipe comercial podem ser "excluídos" das estratégias ou inseridos em campanhas de nutrição, para que continuem sendo impactados pelos conteúdos da empresa.
Confira no gráfico abaixo a relação entre os dois métodos e como eles funcionam:
A - Leads com bom perfil e muito interesse: enviar para o time de vendas rapidamente.
B - Leads com bom perfil, mas ainda pouco interessados: seguir para a análise do time comercial ou passar por fluxos de marketing até ter o engajamento necessário.
C - Leads com perfil ruim e muito interesse: leads que não fazem parte do perfil desejado e podem ser apenas nutridos com conteúdos para engajamento.
D - Leads com perfil ruim e pouco interesse: leads que não fazem parte do perfil desejado e podem ser apenas nutridos com conteúdos para engajamento ou excluídos das estratégias.
Exemplo de Lead Scoring via engajamento: Uma base com milhares de estudantes recém saídos da faculdade, quais deles estariam mais dispostos a efetuarem a compra de cursos de pós-graduação ou de MBA? Através da quantidade de interação com os conteúdos que você disponibiliza é possível analisar quais deles demonstram estar mais engajados e interessados em continuar os estudos.
Benefícios do Lead Scoring
Como o processo mapeia os leads de melhor perfil e mais engajados, o Lead Scoring permite que você comece a prospecção pelos leads mais “quentes” contribuindo para um possível aumento das vendas. Ele também possui outras vantagens para o seu negócio, como:
Desvantagens do Lead Scoring
Embora o Lead Scoring seja uma ótima ferramenta para qualificação dos leads, a utilização desse sistema pode ser extremamente imprecisa e trabalhosa, principalmente quando realizada sem uma definição clara das personas e do perfil de cliente ideal (ICP) buscado ou até mesmo, quando feito de forma manual, sem as ferramentas adequadas. Com a crescente quantidade de leads gerados, fica ainda mais difícil organizá-los e estudar as suas pontuações.
O uso de muitas variáveis também pode ser perigoso, pois o detalhamento em excesso dificulta o cruzamento de dados e a definição de critérios. Isso também pode gerar uma grande dificuldade por parte dos outros times, como o time comercial, em entender a lógica do sistema e sua utilidade. Vale lembrar que o Lead Scoring necessita dos dados internos disponíveis sobre os leads para funcionar e não ser adepto de uma visão data-driven pode dificultar o procedimento, afinal, sem uma quantidade significativa de dados relevantes e organizados, as análises para a classificação dos leads ficam impactadas.
Ou seja, um Lead Scoring mal executado, pode gerar mais prejuízos do que vantagens.
O que é o Score de Propensão?
Esse modelo também tem como ferramenta principal uma pontuação, entretanto, ao invés das características do lead, o que está em jogo é o interesse dele no que diz respeito ao seu produto ou serviço. Para isso, através da tecnologia, o processo analisa tanto os dados internos que a empresa já possuiu com uma série de dados de origem externas, sejam públicas ou privadas, capturados e tratados por especialistas em dados.
Por ser ainda uma novidade, o processo não é tão conhecido quanto o Lead Scoring, contudo, ele apresenta um maior enriquecimento das informações por não olhar apenas os dados internos e seus benefícios elevam a assertividade das análises e fidelidade dos resultados, o tornando uma ferramenta mais completa que o Lead Scoring.
De 0 a 100, o cliente será classificado de acordo com o número alcançado a partir de informações relacionadas ao seu cadastro, histórico de compras e comportamento online, sendo que quem estiver com os scores mais altos, estará categorizado como um consumidor em potencial para o seu produto.
Incluir embed: Uma visão 360º! Tratando dados para otimizar vendas On e Offline | Neurotech
Como o Score de Propensão é utilizado?
Imagine que você gerencia um grande e-commerce de cursos on-line que mensalmente recebe o acesso de 50 mil visitantes e possui mais de 2 milhões de usuários cadastrados.
O seu desafio é identificar quais desses usuários deveriam ser priorizados para prospecção via campanhas de call center ativo, visto que são muitos contatos. Sua empresa possui em torno de 30 colaboradores dedicados à realização de milhares de ligações telefônicas semanalmente.
Apesar de oferecer produtos com alto valor agregado, a maior parte dos usuários consomem apenas produtos free (ebooks, infoprodutos, etc) e não convertem em vendas reais.
Com a ajuda de um Score de Propensão e a partir de um modelo preditivo desenvolvido por especialistas em Inteligência Artificial e Machine Learning, você percebe que é possível analisar todos os dados da base de usuários cadastrados (leads) e cruzar com dados externos, como interações on-line em redes sociais e websites, para criar scores de propensão e saber quais deles possuem uma maior “probabilidade” de comprar seu produto nos próximos 6 meses.
Quanto maior o score do usuário, maiores as chances de compras.
Dessa forma, é possível gerar uma lista de mais de 19 mil usuários priorizados e enviados para prospecção via call center ativo. Com a estratégia rodando em um modelo de teste A/B entre a lista de prospecção tradicional e a base gerada pela score de propensão é possível notar uma conversão em vendas 32% superior (Lift) com um ticket médio duas vezes maior por compra realizada.
Veja case completo: https://www.neurotech.com.br/ia-e-big-data-para-ajudar-nosso-cliente-a-vender-mais/
Este é um cenário em que o Score de propensão pode ser utilizado para otimizar as conversões de vendas.
Podemos perceber que seu objetivo é muito parecido ao do Lead Scoring, porém a quantidade de fontes e dados analisados é muito maior. Sua aplicação é semelhante a uma análise preditiva, que procura antecipar tendências e assim orientar as tomadas de decisões de um negócio partindo de dados obtidos através de Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial.
Essas tecnologias, inclusive, estão presentes no “Score de Propensão à Compra” da Neurotech, pois garantem maior credibilidade e eficiência nos resultados por meio da organização dos dados de acordo com o objetivo da sua empresa.
Não é apenas com o propósito de vendas que o modelo é definido. O empreendimento pode montar o score para descobrir outros fatores, como a probabilidade do cliente se relacionar com a marca ou ser um promotor dela. É a partir desse panorama que os recursos para elaborar o score serão estabelecidos, informações como histórico de downloads em aplicativos (caso exista), histórico de produção e de venda, dentre outras existentes na empresa e nas fontes externas utilizadas.
Realizar testes é uma forma de garantir a precisão dos resultados, a existência de erros ou falhas, e a necessidade de acrescentar mais dados.
Benefícios do Score de Propensão
Apesar dos benefícios serem parecidos ao do Lead Scoring, ele ganha por trazer uma gama muito maior de variáveis que são traduzidas em informações relevantes para otimizar suas conversões. De forma preditiva, sua utilidade é determinar quais são os leads com mais chances de venda, o Score de Propensão tem papel fundamental no aumento das taxas de conversão quando se tem um grande volume de dados a serem analisados e enriquecidos, tornando-se um aliado na elaboração de estratégias mais assertivas em marketing e vendas. Confira outras vantagens a seguir:
Entenda a relação entre as duas soluções e qual é a melhor para o seu negócio
Com o objetivo final de promover sucesso à empresa, independentemente se em aumento das vendas, relação com o consumidor e marca ou outros indicadores, os dois processos possuem trajetos distintos, mas características semelhantes.
Como citado no exemplo, ao aliar a tecnologia utilizada no Score de Propensão com os leads “quentes” advindos das características captadas pelo Lead Scoring, possibilitou a integração das informações pessoais, profissionais e de comportamento promovendo a classificação mais precisa dos usuários e permitindo uma automação mais eficiente.
Dessa forma, o Score de Propensão pode utilizar o Lead Scoring em suas análises mas vai muito além disso usando outras fontes de dados, tornando-se a ideal para quem deseja uma ferramenta mais completa e eficiênte em análise de dados.
Conheça o Sales Intelligence
Todos os atributos de um score de propensão, podem ser encontrados no Sales Intelligence da Neurotech. Por meio da Inteligência Artificial, Big Data e Machine Learning, conduzem estratégias assertivas que podem ser aplicadas em todos os segmentos, principalmente o de varejo, setor que mais cresce atualmente e, cada vez mais, demanda por tecnologias que auxiliem na automação e em análises preditivas.
incluir Vídeo: Sales Intelligence - Inteligência Artificial e Big Data para vender mais!
O Sales Intelligence, atua com o intuito de trazer visibilidade para a jornada da sua base de clientes ou prospects para assim aumentar o engajamento de forma efetiva com eles e dessa forma aumentar suas taxas de conversão como as vendas. São mais de 160 variáveis e 200 milhões de registros trabalhando ao seu favor. Com ele, você poderá ofertar o produto certo para o cliente certo no momento certo.
Vamos juntos rumo a um futuro mais previsível
Entre em contato e fale com um de nossos especialistas para melhorar as suas estratégias de marketing e vendas.
A demanda por crédito cresceu pelo sexto mês consecutivo, o que indica que o receio perante as incertezas do cenário econômico pode estar ficando para trás. De acordo com o Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC), a busca por financiamento subiu 8% em outubro, na comparação com setembro. O estudo mostrou que a prioridade é o gasto com serviços, com o crescimento 33% em relação ao mês anterior. Foi a melhor marca do segmento desde maio, quando a demanda por crédito, no geral, voltou a crescer e não parou mais.
Entre as demais categorias avaliadas pelo INDC, os bancos apresentaram alta de 7% na comparação com setembro. Já o varejo apresentou baixa pelo segundo mês consecutivo, repetindo a queda de 4% registrada no período entre agosto e setembro.
Para Breno Costa, diretor executivo da Neurotech, o resultado reflete uma tendência da população em priorizar aspectos que fogem do consumo material. “Economicamente, o país ainda passa por dificuldades e a inflação torna grande parte dos produtos muito mais caros. Não é tão diferente com o setor de serviços, por exemplo, mas para uma população que aguentou tanto tempo dentro de casa, sem poder sair, é normal que ela queira gastar mais com lazer, turismo, entre outros pontos, até mesmo para retomar a forma de se relacionar com o mundo externo”, afirma.
As próprias subcategorias do setor varejista reforçam a ideia de maior procura pelo “essencial”. O interesse em eletromóveis, por exemplo, caiu novamente, desta vez em 17%. Lojas de departamento tiveram um crescimento de apenas 5%. Já o setor de supermercados apresentou queda de 1% na análise do INDC.
Porém, não é o pior dos cenários, considerando o retrospecto recente. “Os supermercados cresceram por três meses consecutivos, sendo que em setembro o interesse dos consumidores em adquirir crédito para compras nesse segmento subiu 119%. Podemos considerar essa queda de agora irrisória. Ela mostra que as pessoas estão priorizando o básico, mas com alguma dificuldade”, explica Costa.
Em relação ao ano passado, outubro de 2021 acumulou um volume de demanda por crédito 10% superior ao registrado no mesmo mês em 2020. Na mesma comparação, o setor de serviços mostra ainda mais sua força, tendo crescido 82%. A intenção de gasto do crédito com bancos e instituições financeiras tiveram alta de 3%, enquanto o varejo registrou 0%.
Acompanhe o INDC: https://www.neurotech.com.br/indc-demanda-por-credito-cresce-3-em-setembro-frente-a-agosto/
Quando se fala em oportunidade de emprego em tecnologia sempre surge aquela dúvida: por onde começar a estudar? As opções de carreiras são muitas, inclusive dentro da Neurotech.
De forma geral, entre as áreas mais comuns no setor de Tecnologia da Informação (TI) estão desenvolvimento de sistemas, engenharia e arquitetura de software, testes de software, projetos e implantação de sistemas. Essa realidade pode ter pequenas alterações de acordo com o segmento em que a empresa atua.
Outra característica muito forte nas empresas de tecnologia atualmente é a pluralidade de perfis. E nisso a Neuro não fica de fora: aqui você encontra vários tipos de profissionais, alguns mais lógicos voltados para desenvolvimento de software, produto e dados, por exemplo, até professores e filósofos.
Nas áreas que atuam no desenvolvimento das nossas plataformas, temos pessoas de desenvolvimento de sistemas (engenharia e arquitetura de software e testes) , além de pessoas que atuam em segmentos mais específicos para o nosso panorama, atuando nas áreas de ciência e engenharia de dados, em funções voltadas para o monitoramento, tratamento e proteção de dados, e funções voltadas para a segurança da informação.
Temos também áreas que fogem do escopo tradicional de tecnologia, como, por exemplo, Comunidade, em que pessoas formadas em jornalismo, administração e publicidade trabalham no engajamento dos times da Neurotech. Outro exemplo está entre analistas da Diretoria de Operações: muitas pessoas migraram recentemente de áreas de Humanas para a tecnologia. Temos ainda profissionais de setores mais consolidados, como os que atuam nos setores administrativos e na área de Marketing.
Como se pode observar, apenas no universo da Neurotech, as áreas e funções dos perfis profissionais requisitados na Neurotech são bastante distintas e plurais. Além disso, ainda existem os processos internos de mudança de área, tornando praticamente inúmeras as possibilidades de carreira para o time da Neurotech.
Caso tenha alguma dúvida ou curiosidade sobre as áreas e cargos citados, você pode entrar em contato com a nossa área de Gente e Gestão clicando aqui!
Data Lake e Data Warehouse armazenam o Big Data. As diferenças entre eles envolvem as suas finalidades. Veja como escolher o melhor para seu negócio.
As transformações digitais envolvendo o universo do Big Data têm exigido que as empresas estejam sempre de olho nas melhores alternativas de armazenamento disponíveis no mercado.
Elas possuem objetivos semelhantes, entretanto, as suas estruturas e funcionamento se diferenciam. Comparar as opções mais populares, Data Lake com Data Warehouse, é importante para compreender essas diferenças e descobrir qual a solução ideal para as necessidades do seu negócio.
Entendemos que compreender os conceitos, seus atributos individuais e as vantagens não é uma tarefa fácil.
Por isso, vamos esclarecer essas definições, onde se aplicam, como se complementam e quais necessidades atendem. Confira!
O conceito surgiu no meio acadêmico em meados dos anos 1980, quando o cientista da computação William Inmon desenvolveu os procedimentos operacionais em sistemas de suporte à decisão que, após quatro décadas, evoluiu progressivamente e é o que hoje conhecemos como Data Warehouse.
O sistema funciona como um depósito central, onde são armazenados os dados digitais de uma empresa.
É visto como um suporte para gestores de todas as áreas, pois, através dele, é possível realizar relatórios, analisar uma grande quantidade de dados e obter informações estratégicas que facilitam a tomada de decisão.
Os Data Warehouses contêm, em sua maioria, dados estruturados, ou seja, aqueles que são formados por padrões bem definidos e que serão usados em esquemas relacionais, como tabelas, planilhas eletrônicas, ERPs, CRMs, etc.
Em geral, os dados são originados de uma grande diversidade de fontes e seus recursos analíticos possibilitam a organização das informações úteis.
Após algum tempo, é criado um histórico desses movimentos, o que facilita o dia a dia da equipe. A sua arquitetura é variável, sendo estabelecida de acordo com o assunto abordado e escolhido pela empresa.
Antes de utilizá-lo, é necessário definir onde os dados serão armazenados e, para que eles possam ser colocados em um mercado de dados (data marts), que são subconjuntos que tornam a recuperação e a entrega das informações mais ágil e prática.
O DW (Data Warehouse) pode ser estruturado em um dos quatro modelos citados a seguir, ou, até mesmo, mesclando alguns deles simultaneamente. Confira quais são:
Muito além de ter apenas dados, quem implanta o DW obtém informações unificadas e consistentes, possibilitando extrair o real valor deles e atingir, principalmente, a autonomia dos líderes, analistas ou quem mais for responsável pela tecnologia.
As soluções apresentadas por esse sistema oferecem outras vantagens, como:
O início dos anos 2000 foi marcado pelo surgimento de uma solução inovadora, que tornaria a gestão de dados mais eficiente e segura nas empresas.
Criado por James Dixon, Diretor Técnico e um dos fundadores do Pentaho (software utilizado na área de Business Intelligence, oferecendo soluções nas áreas de integração de dados, relatórios, análises online e mineração de dados), o Data Lake é um banco de dados não relacional, ou seja, não requer estruturação prévia (como o Data Warehouse).
O termo faz referência a um lago, ou repositório de água filtrada, e é uma metáfora que ajuda a entender o seu principal conceito: ser um reservatório de dados que abastece o seu arredor.
Também conhecido como "a fonte do Big Data", o Data Lake é designado para coletar, importar e processar os dados, sendo mais eficiente e econômico do que o DW.
Ao contrário do que apresentamos sobre o Data Warehouse, ele não é um sistema definido, ou seja, não necessita de limpeza, tratamento ou organização.
Sendo, de modo geral, a base para a preparação dos dados, a geração de relatórios, análise avançada, Data Science e Machine Learning.
A arquitetura do Data Lake é baseada em dados estruturados (esquemas relacionais, como arquivos do Excel), semi estruturados (possuem alguma organização interna, mas não totalmente, como arquivos de WEB) e não estruturados (sem organização ou hierarquia clara, como documentos de texto, e-mails, dados de redes sociais).
A hospedagem dos dados pode ser realizada das seguintes formas: on-premise (local), em Cloud (nuvem) ou híbrido (das duas maneiras).
Os dados não requerem avaliação prévia e, assim, podem ser armazenados sem necessidade de conversão para um esquema definido anteriormente.
Com a ausência desse tratamento, o reservatório reúne expansivos volumes de dados, independentemente do tipo e da escala. Apenas no momento de visualização que os dados do Data Lake serão estruturados.
Os insights obtidos através das informações que essa tecnologia leva às empresas tornam a tomada de decisão mais rápida e assertiva.
A automação dos processos é facilitada e, se o seu negócio está em um momento com o crescimento progressivo no volume de dados de diferentes origens, implantar esse sistema é a alternativa indicada.
É válido ressaltar que ao combinar dados internos e externos, a empresa amplia o leque de possibilidades e enriquecimento de dados.
Saiba como avaliar cada opção a partir dos seus principais aspectos. Acompanhe o panorama geral abaixo:
| Data Warehouse | Data Lake | |
| Conteúdo | Dados estruturados | Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados |
| Função | Armazenar dados relevantes para a gestão estratégica | Armazenar big data pela melhor relação custo-benefício |
| Principais usuários | Analistas de big data e business intelligence (BI) | Engenheiros e cientistas de dados |
| Tamanho | Necessário para armazenar dados relevantes para análise | Necessário para armazenar todos os dados úteis (ordem dos petabytes) |
A quantidade de dados adquirida todos os dias faz com que o mercado necessite de ferramentas ágeis e que tornem o cotidiano das empresas mais prático. Nesse cenário, entra o Business Intelligence (BI), ou Inteligência de Negócio.
O conceito define um conjunto de métodos que contribuem para o dia a dia das organizações por meio de soluções tecnológicas, como o Data Lake e o Data Warehouse.
A combinação dos Lakes no contexto de BI, é fundamental para manter a instituição viva no mercado, justamente por esse grande volume de dados, que necessita de um sistema que armazene, organize e analise essa quantidade com precisão e agilidade, a fim de transformá-los em fatores valiosos.
Enquanto os Warehouses concentram os dados em um local específico e organizado, facilitando a consulta e assegurando maior integridade e segurança no conteúdo armazenado.
Depois de analisarmos o "armazém" e o "lago", é importante saber identificar qual a opção ideal para o seu negócio.
Para escolher, é fundamental considerar fatores como o porte e a infraestrutura da empresa, as suas metas e prioridades, além das limitações existentes nela.
É válido relembrar que uma das principais diferenças entre os dois é o que é armazenado neles. Então, se você necessita realizar diagnósticos em imagens ou arquivos, por exemplo, o Data Lake irá atender às suas necessidades.
No entanto, se quer analisar algo em grande escala, escolha o Data Warehouse.
Contudo, é importante ter compreensão de que um não substitui o outro, inclusive, podem se complementar.
O lago é considerado um ecossistema mais complexo, podendo ser explorado de diferentes maneiras, sendo praticamente uma expansão do armazém, que é mais padronizado.
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