Como especialista em Tecnologia da Informação, a Neurotech tem criado soluções avançadas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data para ajudar as empresas a impulsionar sua área de crédito. O Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC) surgiu como reflexo dessa experiência e já começa a se consolidar como importante referência para o mercado. O INDC mede o apetite do brasileiro por crédito.
De acordo o diretor de Produtos e Sucesso do Cliente da Neurotech, Breno Costa, o processo depende de fatores como o perfil da pessoa que está fazendo a solicitação, o apetite ao risco da financeira e se há ou não indícios de fraude. “Por isso, nem todas as milhões de consultas mensais registradas se transformam em concessão de crédito”, diz.
Ele explica, porém, que o cálculo é feito com base no comportamento das consultas ao Data Center da empresa. Considerando os três segmentos (bancos e financeiras, varejo e serviços), o indicador obteve alta de 13% em agosto em relação a julho.
No acumulado do ano, o crescimento já é de 26%. O destaque ficou com o setor de serviços que, entre janeiro a agosto, liderou a demanda de crédito com um desempenho de 34% e teve um incremento de 37% entre julho e agosto. O setor de varejo também apresentou boa reação, atingindo crescimento de 40% no mês de agosto em relação a julho, segundo melhor desempenho do ano no setor, perdendo só para o mês de maio, quando registrou 71%. No acumulado do ano, entre janeiro e agosto, o varejo cresceu 19%.
Na avaliação de Costa, os sinais são bons. “Tudo indica uma reação da atividade econômica. Esse comportamento já havia sido detectado nos últimos quatro meses. Além do setor de serviços, o mês de agosto foi caracterizado pelo aumento na demanda em bancos e financeiras que no ano estão crescendo 27%”, observa.
No setor de varejo, o de vestuário mostrou a maior reação com um aumento de 76% na demanda em agosto na comparação com julho. “Os dados refletem as medidas de flexibilização do funcionamento do comércio e do Dia dos Pais, que impactaram positivamente no segmento. Não podemos deixar de citar, além das medidas da reabertura do comércio, a concessão de crédito online de muitas redes”, explica Costa.
Os supermercados, que entraram em franca recuperação em junho em relação a maio (27%), fecham agosto com crescimento de 13% na demanda por crédito. O setor vem se recuperando nos últimos quatro meses, porém ainda exibe um gap negativo na comparação com o início do ano (- 29% no acumulado de janeiro a agosto).
Os eletroeletrônicos, depois terem apresentado comportamento estável em julho (+2%), exibiram uma leve retração de -3% em agosto. No acumulado do ano, de janeiro a agosto, a retração é de -4%.
Para Costa, os números demonstram que, embora em agosto a demanda por crédito possa ser considerada estável em relação a julho (18%), está sinalizando a retomada de crescimento econômico. “Estamos assistindo o quarto mês de alta de uma tendência que deve se prolongar pelos próximos meses. Os meses de maio a agosto representam a constatação de que a economia deve prosseguir mais otimista até o final do ano”, observa.
Acompanhe no blog da Neurotech a publicação mensal do INDC.
Quero compartilhar com vocês uma experiência que eu tive com uma ferramenta que me tirou uma tonelada de problemas das costas. Essa ferramenta é o Liquibase. Pra quem não conhece, é uma biblioteca open-source para banco de dados que permite gerenciar e versionar o seu banco através de esquemas, que podem ser construídos em diversos formatos 一 SQL, JSON, YAML ou XML… aí cabe a você escolher o que mais te agrada.
Antes de falar de todas as facilidades que o Liquibase te permite, eu vou contar qual foi a minha pedra no sapato. No projeto em que aplicamos a ferramenta, trabalhamos com quatro ambientes e, para cada ambiente, um banco onde os dados muitas vezes não são os mesmos, já que alguns ambientes recebem operações e inputs dos clientes. Os ambientes são: produção, homologação, desenvolvimento e um ambiente local. Para o ambiente local, utilizamos um docker com uma imagem PostgreSQL. Como esse ambiente é usado para desenvolvimento imediato, quando aparecia alguma falha, podíamos apagar o banco e restaurar com o backup mais recente. À medida que vamos subindo nas categorias de criticidade dos ambientes, vai sendo exigida mais atenção e quando falamos de homologação e produção, as coisas são bem mais delicadas.
No começo da construção do sistema, sempre que uma nova funcionalidade era aceita para ser desenvolvida, alguns detalhes também tinham que ser levados em conta para serem integrados na aplicação. Esses detalhes poderiam ser uma coluna a mais no banco, alterar o tipo de uma outra coluna, uma tabela nova, uma inserção… são detalhes que podiam acabar mexendo na estrutura do banco. A minha questão estava bem aí: eu precisava propagar essas alterações para todos os bancos nos diferentes ambientes, garantindo a consistência dos dados de forma prática e segura.
Depois que conheci o Liquibase, esse problema foi resolvido. Só foi necessário configurar a biblioteca na aplicação (no meu caso, a aplicação está em Java e utilizamos Maven) e criar um “script”. Com poucas e simples linhas de código, era possível determinar quais as alterações e ambientes eu queria que as operações fossem realizadas. Depois disso, só era necessário rodar a aplicação que as mudanças eram executadas automaticamente. Claro que o trabalho de garantir que as modificações estivessem corretas continuou, mas agora eu tinha a possibilidade de testá-las localmente, de uma forma muito mais prática. Além disso, a minha preocupação em analisar cada banco, para garantir a consistência das estruturas, não existia mais.
Antes de começar a entender como funciona o Liquibase, é importante conhecer duas definições: databasechangeLog e changeSet. Explicando de forma mais resumida, o primeiro se refere ao conjunto de ações que serão executadas em um único script. Já o segundo é o elemento mínimo de mudanças; um changeSet contém uma operação de alteração do banco.Então vamos ao que interessa: código e mão na massa! Para os exemplos a seguir, utilizei a formatação do Liquibase em XML. Vou explicar alguns pontos em cada trecho do código que acredito serem importantes.
Já na na declaração do changeSet, têm alguns detalhes das propriedades que valem uma explicação. São elas author, context e id.
Neste exemplo, a ação demonstrada foi a de criação de uma tabela e o banco de dados que foi utilizado como base para montar os scripts foi em PostgreSQL. Nesse link, você encontra uma tabela onde pode verificar para quais bancos de dados o Liquibase oferece suporte.
Liquibase usa uma certa abstração para tratar dos diferentes tipos de dados. Quando é criada uma tabela através dos scripts, é importante verificar qual é a representação dos tipos das colunas que você deseja criar. Elas podem variar um pouco dependendo de qual tecnologia você esteja utilizando para o seu banco. Na tabela abaixo, fica fácil de identificar o mapeamento que é feito. Essa tabela é para a versão 3.6.x do Liquibase; caso você esteja utilizando outra versão, consulte a documentação.
Outras duas propriedades que eu acho essenciais no Liquibase são a preConditions e a rollBack. Essas duas deixam o changeSet muito mais seguro e robusto. Para as operações que alteram o banco, é muito importante realizar uma validação para saber se, ao ser executada, não vai quebrar nenhuma outro componente. Isso torna a propriedade preConditions fundamental, pois, se a condição imposta for respeitada, você pode escolher se quer executar ou não o restante do changeSet. Caso algum erro ocorra durante a operação, a possibilidade de apagar a alteração que tenha sido malsucedida também torna o rollBack uma propriedade perfeita. No exemplo do script logo acima, eu insiro uma nova linha na tabela users: se acontecer algum erro, o Liquibase executa o rollBack, que apaga a linha caso ela tenha sido inserida.
Com as inúmeras propriedades que o Liquibase já disponibiliza para facilitar a sua vida, até mesmo quem não entende muito de SQL pode se virar muito bem. As opções vão desde operações como alterar uma coluna, criar uma tabela, criar um index, até mesmo fazer um merge de colunas. Caso você entenda de SQL, melhor ainda! Além de ser mais fácil para criar os changesets, também existe uma propriedade onde você pode implementar as suas próprias queries. Então se você precisa de uma busca ou execução mais complexa, não vai ter problema nenhum. A lista de todas as operações possíveis que você pode realizar no Liquibase pode ser conferida clicando aqui.
Bom, isso é tudo pessoal! Espero que tenham curtido o Liquibase e que ele possa ajudar nos seus projetos. Até o próximo post.
Fonte: Blog Neurolake
Já não é mais novidade que o meio digital vem ganhando força nos últimos anos, porém com a chegada da pandemia esse tema ganhou muito mais relevância e prioridade. Com todas as limitações impostas pelo isolamento social, tanto as pessoas quanto as empresas, encontraram na internet um meio de continuar empreendendo, produzindo e consumindo. Esse cenário é um propulsor na busca por ferramentas que garantam a facilidade e segurança do processo de venda pelos meios digitais, por esse motivo, aproveitamos nossa expertise de 20 anos de soluções para o mercado de crédito e criamos um novo produto: concessão de crédito utilizando o WhatsApp como canal de entrada e integrado ao nosso motor de decisão de crédito!
Essa concessão é inicializada por meio de uma conversa de Whatsapp a partir de um assistente virtual ou bot, ou seja, um robô dotado de Inteligência Artificial capaz de simular interações humanas.
Com essa tecnologia, assim que um consumidor entrar em contato com a sua empresa para solicitar crédito, o bot fará o atendimento, solicitando todos os dados necessários para o processo, como nome completo, endereço, CPF, a digitalização do documento de identificação etc. Essas informações são enviadas por meio de uma API ao motor de decisão da Neurotech, que conecta as informações internas do cliente com mais de 800 fontes de informação externas, públicas, privadas, além do nosso lago de dados, com mais de 300 variáveis de negócios e um bilhão de sinais no mundo digital. Após todo esse processo, a análise de crédito é realizada e o motor de decisão devolve a informação via WhatsApp ao cliente informando se o crédito foi concedido ou não.
Nesse momento, você deve estar se perguntando como essa ferramenta oferece a segurança necessária para a operação. Nós explicamos para você!A ferramenta somente utiliza o WhatsApp como um canal de comunicação, um meio de captar novos clientes e interagir com ele. Após a entrega dos dados pessoais por parte do cliente, as informações são enviadas ao motor de decisão da Neurotech, que utilizando inteligência artificial, realiza a análise de crédito de forma inteligente e com menos risco. Todo esse processo, é claro, é regido por um sistema robusto de segurança.
Elas não são poucas! Primeiro é necessário olhar novamente para o cenário atual: onde os seus clientes estão? Mesmo antes da pandemia, o meio digital já estava ganhando cada vez mais espaço, seja no varejo, setor financeiro e vendas em geral. Temos fortes razões para acreditar que esse panorama será ainda mais sólido daqui para a frente. E você deseja que a sua empresa esteja no mesmo lugar que os clientes, certo?
Por esse motivo, já passou da hora de investir na sua presença digital – com segurança e inteligência. Ao trabalhar com essa nova ferramenta de concessão de crédito, você aumenta o seu alcance no que diz respeito à captação de clientes, oferecendo-lhes uma nova forma de buscar pelo crédito – mais prática e rápida – e se colocando à frente da concorrência.Ao tornar digital esse processo de concessão, você também minimiza os riscos de fraude e acompanha todo o processo de forma online.
Ficou interessado no motor de decisão da Neurotech integrado ao WhatsApp e deseja implementá-la na sua empresa? Ótimo! Basta nos chamar para tirar todas as suas dúvidas. Vamos trabalhar juntos?
A Ciência de Dados veio para revolucionar o mundo dos negócios. Não é sem razão, portanto, que a utilização de dados como matéria-prima para a tomada de decisões vem sendo amplamente adotada por empresas de diversos segmentos.
Entretanto, esse uso passa por uma jornada de aprendizado e aplicação, que chamamos de maturidade de dados.
Entenda, neste artigo, como identificar em que nível de maturidade sua empresa está, analisando alguns aspectos pontuais.
Essa tal maturidade apresenta-se em níveis – uma série de etapas que deve ser percorrida até que o grau máximo seja atingido.
Na primeira etapa da jornada, muito provavelmente seus dados vêm de fontes desintegradas, estão espalhados em planilhas do Excel – diversas e divergentes entre si, e têm um tempo enorme de geração de relatório.
Esse último detalhe, inclusive, é um dos principais causadores de decisões pouco assertivas e feitas fora do timing correto.
Se “confusão” é a palavra que melhor define a situação de seus dados nesse primeiro nível, então a organização é a chave para que você avance para a próxima etapa.
A nossa principal recomendação é a implantação de um Data Warehouse (DW). Nele, as informações obtidas dos diferentes setores da sua empresa não apenas ficarão armazenadas em um mesmo local, como também serão correlacionadas sempre que possível.
Após a implantação do DW, você já não tem mais “apenas dados”: tem uma melhor potencial de obter informações. Isso porque, o material agora está unificado e consistente, mesmo que suas fontes sejam diversas.
Entretanto, ainda há um longo caminho pela frente: para desenvolver relatórios eficazes, extrair o máximo de valor dos dados e alcançar a tão estimada autonomia dos gerentes, é fundamental que outra tecnologia entre em cena, como veremos a seguir.
Por meio de uma solução de Business Intelligence (BI)! Ou seja: uma solução de coleta, organização e análise de dados. As mudanças que ela vai operar em sua empresa são inúmeras e enormes, como:
Tudo entendido até aqui? Hora de passar para o próximo estágio da jornada de maturidade de dados.
Aqui, as informações já estão automatizadas. Dessa forma, muitos problemas são resolvidos: relatórios podem ser elaborados por conta própria, o acesso às informações torna-se mais democrático e fácil e melhores insights podem ser obtidos. Definitivamente um excelente cenário.
Entretanto, o potencial máximo da solução e dos seus dados ainda não foram alcançados.
A resposta para essa pergunta é simples: Advanced Analytics.
A aplicação de Analytics leva a sua empresa ao último e tão cobiçado estágio da maturidade de dados. Com ele, é extraído o máximo de valor das suas informações e os níveis de conhecimento são mais estratégicos.
O que ele pode fazer pela sua empresa exatamente? É o que nós explicamos a seguir, no último nível de maturidade de dados.
Se os insights tradicionais obtidos por meio do BI já operam uma grande mudança nos seus negócios, a boa notícia desse último nível é tentadora: a organização aqui vai muito além deles.
Por meio dela, é possível prever comportamentos futuros e encontrar recomendação de ações baseadas em diferentes cenários, para que você possa agir e tomar decisões com antecedência.
O Advanced Analytics opera um exame autônomo (ou semiautônomo) dos dados, por meio de ferramentas sofisticadas, como as de Inteligência Artificial, Big Data e Machine Learning.
Alguns dos desafios que você ataca na etapa final da jornada de maturidade de dados da sua empresa são:
Ao atingir a maturidade de dados, você eleva a sua empresa a um patamar de sucesso e assertividade. Os seus lucros aumentam, a gestão se torna mais eficaz, e as estratégias alcançam muito mais resultados.
Bancos, seguradoras, empresas de varejo e de saúde e inúmeras outras vêm passando por essa jornada e hoje desfrutam de melhores resultados. O que você está esperando para usar a tecnologia ao seu favor e implantar a cultura de dados na sua empresa? Conte com a experiência da Neurotech!
Mesmo com todo o avanço tecnológico das últimas décadas, até bem pouco tempo atrás o processo de aprovação de uma linha de crédito ainda era bastante analógico. Ok, não era feito à mão. Mas transpor documentos físicos para os meios digitais e salvá-los quase que mecanicamente em um banco de dados, para que posteriormente fossem resgatados na análise que um gerente faria na frente de um computador, não é nem de longe o que o mercado conhece hoje por transformação digital. Isso acontecia enquanto você esperava o veredito do outro lado do balcão.
Basicamente, as únicas fontes de análise de dados disponíveis vinham de um histórico centralizado nos bancos de dados da empresa – um compilado de notas de crédito que traduziam o relacionamento que o cliente possuía com a financeira ou o estabelecimento ao longo dos anos – somadas a fontes externas de cadastro negativo, como os birôs de crédito de antigamente, que pautavam a possibilidade de pagamento das pessoas com base em dívidas do passado.
O método podia não ser dos melhores. Mas nem é esta a cerne do problema. Em um país em que um quarto da população adulta não possui nenhum tipo de relacionamento com instituições financeiras, pois não têm nem conta corrente, segundo dados do Instituto Locomotiva, a falta de informações necessárias para a tomada de decisões torna-se um entrave gigantesco para o aumento da concessão de crédito. Somente este grupo de pessoas, aliás, movimenta mais de R$ 800 bilhões por ano no Brasil, o que comprova que existe sim a capacidade de pagamento, ainda que não exista meios para comprová-la.
A tecnologia, dentro do contexto da verdadeira transformação digital, surge como aliada para ajudar a transpor as barreiras que o mercado coloca ao aumento da oferta – antes intransponíveis pela assimetria de informações.
Devido à hiper conectividade na qual a sociedade se encontra, tudo o que fazemos hoje vira dado, com potencial de ser transformado em informação. Desde o “like” que você dá em um anúncio de produto que pretende comprar, até o trajeto que realiza todos os dias ao mesmo lugar, no mesmo horário, que indica que você trabalha regularmente em uma empresa. O potencial dos dados é imenso. Claro que nem tudo vira informação e nem tudo é ou pode ser avaliado, por questões de segurança e privacidade, garantidas na Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). O uso de dados não é como o imaginário comum pode pensar: um grande panóptico descrito por Michel Foucault. Existem regras rígidas e claras sobre o que e como as empresas podem utilizar dados obtidos de usuários.
Mas se ainda havia dúvidas sobre a necessidade de entender como é possível utilizar dados para extrair informações no desenvolvimento de políticas, seja de concessão de crédito, ou até públicas, a pandemia da Covid-19 eliminou muitas delas, respeitados os limites já comentados.
Na busca por soluções de combate ao vírus, os especialistas se debruçam sobre praticamente todos as alternativas possíveis esperando encontrar alguma segurança para optar por ações como a flexibilização ou endurecimento do isolamento, reinício das aulas e diversas outras medidas.
A mesma necessidade de abordar cada situação segundo os tipos de análises de dados mais adequadas é vivida diariamente pelos tomadores de decisão em empresas de todos os segmentos.
Após coletados, organizados, cruzados e corretamente interpretados, os dados se transformam em insights que facilitam e direcionam a solução de problemas, e o entendimento de situações complexas. Na era digital, a análise de dados cresceu em relevância e ganhou status, se transformando numa verdadeira bússola que direciona estratégias de sucesso para as organizações.
Dentro do contexto da LGPD, é fundamental a organização entender o processo de uso dos dados: quais podem ser usados, de onde virão, quais os tipos de análises, que resultados são esperados e como será medido o impacto no negócio. Toda essa engenharia exige ferramentas modernas e poderosas construídas à base de Inteligência Artificial, Big Data e Aprendizagem de Máquina para construir as soluções.
Entre 80% e 90% dos dados disponíveis para análise são do tipo “não estruturado”, ou seja, não possuem um formato pré-definido, como textos de e-mails, trocas de mensagens de celular ou redes sociais, fotos ou vídeos. Por serem dados agregados e não catalogados, são mais desafiadores de compreender e utilizar.
Há basicamente quatro tipos de análises de dados que podem auxiliar no processo: descritiva, com números, indicadores, gráficos e estatísticas; diagnóstica, que faz uso de painéis (dashboards) e algumas tecnologias de aprendizado de máquina para descobrir o porquê da ocorrência de uma situação; preditiva, que identifica padrões de comportamento para criar modelos e “antecipar” acontecimentos; e, por último, a prescritiva, que tem o objetivo de recomendar o que a empresa deve fazer diante de possíveis cenários. Cada uma delas serve um objetivo específico, sempre com o propósito de otimizar ganhos, processos ou solucionar desafios.
Longe do cenário traçado pela ficção científica, sintetizada em obras como Uma Odisseia no Espaço, de Stanley Kubrick, a inteligência artificial é uma grande aliada na solução de problemas reais da sociedade. Otimizar resultados e reduzir perdas através da análise de dados correta resulta em ganho de produtividade para toda a economia.
Analisar com mais acurácia dados disponíveis nas mais variadas fontes acarreta em concessão de crédito para mais pessoas e com mais qualidade, impulsionando consumo e capital produtivo. Compreender com mais precisão os impactos da Covid-19 salva vidas. As aplicações da Inteligência Artificial são inúmeras e os benefícios que a tecnologia proporciona precisam ser bem aproveitados nos mais diversos segmentos e âmbitos sociais – e nem é necessário ser um expert em análise preditiva para tal conclusão.
Você já deve saber que a Ciência de Dados revolucionou o modo como as empresas são conduzidas. Afinal, com essas informações, é possível redefinir estratégias com base no conhecimento mais profundo do comportamento do seu público, reduzindo riscos, conquistando e fidelizando clientes mais facilmente. Esses dados existem em quantidades gigantescas e já são de propriedade das empresas. Entretanto, para que informações relevantes sejam extraídas deles, é preciso que uma análise adequada seja feita, caso contrário dados valiosos sobre os seus clientes e seu negócio podem acabar sendo desperdiçados.
O Ciclo de Vida de Analytics é composto por 4 etapas que vão permitir a implantação de um processo de análise de dados em sua empresa. Vamos conhecer cada uma delas?
Primeiramente, é necessário entender a variedade e o volume dos dados internos, bem como quais bases estão disponíveis e em quais sistemas estão armazenados. Os dados do mercado, das bases externas e os dados coletados da internet também devem ser considerados para usufruir de toda a riqueza das informações disponíveis, estando de acordo com as normas regulatórias de proteção de informações. A coleta, por sua vez, ocorre a partir de plataformas de softwares ou aplicativos, de acordo com o seu tipo e formato.
Nessa etapa, os tipos de dados devem ser integrados para viabilizar análises futuras, considerando o cruzamento da diversidade de fontes disponíveis. Os critérios de segurança e a permissão quanto ao uso devem estar bem definidos. Os dados devem ser representados em um formato (normalmente uma grande tabela) que facilite a criação das soluções de análise dos dados.
Esse é o momento onde ocorre a validação, a limpeza, o enriquecimento e a consolidação dos dados. É nessa fase que os dados incompletos são tratados, que os erros e as incoerências são eliminados e que, também, são criadas novas variáveis que capturam informações sobre o problema. É a partir desses dados consolidados que são criados modelos descritivos, diagnósticos, preditivos e prescritivos com os algoritmos de Machine Learning. A análise descritiva possibilita entender "o que está acontecendo", a diagnóstica "porque algo está acontecendo", a preditiva "o que provavelmente vai ocorrer" e a prescritiva "o que devo fazer". Depois disso as soluções são colocadas em produção na aplicação. Nessa etapa, gestores com conhecimento do negócio são fundamentais na construção das soluções.
Por fim, as soluções precisam ser monitoradas para garantir aderência e resultados relevantes. Análises estatísticas com indicadores técnicos e financeiros, software de relatórios, dashboards e outras ferramentas se juntam para acompanhar as soluções implantadas.
Os dados devem ser aproveitados para gerar valor e isso depende de curadoria, de expertise na mineração e de ferramentas criadas com o propósito de tratar e extrair conhecimento dos dados. Dados limpos ou relevantes para uma empresa devem ser organizados para permitir análise. E isso exige esforço para aproveitar a riqueza dos dados.
A estimativa é que cientistas de dados gastam de 50% a 80% do seu tempo curando dados antes que eles sejam usados. Plataformas podem ser usadas para o tratamento e o processamento dos dados, e novos softwares amigáveis vem sendo criados para facilitar o trabalho dos desenvolvedores, reduzindo o tempo necessário. A partir daí, ferramentas de Machine Learning e Analytics são necessárias para a criação das soluções de apoio à decisão.
Todas essas etapas do Ciclo de Vida de Analytics possibilitam compreender de forma ampla todo o processo necessário para extrair o máximo de informações que podem trazer impactos positivos no desempenho de uma empresa. Os resultados desta jornada não poderiam ser melhores: máximo aproveitamento de dados, melhor tomada de decisões e transformação de dados em informações úteis e confiáveis. Você tem interesse em aproveitar a riqueza escondida nos seus dados?
Nós podemos ajudá-lo:
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Gradativamente, as dúvidas sobre a necessidade de entender os tipos de análises de dados existentes para a tomada de decisões nos negócios vem diminuindo.
Grande parte dos tomadores de decisão de empresas de todos os segmentos vivem a mesma necessidade de abordar cada situação segundo os tipos de análises de dados mais adequadas.
Para chegar a este conhecimento de forma mais rápida e assertiva é fundamental responder às seguintes perguntas:
Existem quatro tipos de análise de dados pertinentes às rotinas de empresas e negócios. Elas são:
Sabe-se que elas agregam muita segurança e estabilidade aos processos que desenvolvem. Abaixo, entenda mais sobre cada uma delas, bem como alguns conceitos relevantes sobre análises de dados, sua utilização e resultados.
Após coletados, organizados, cruzados e corretamente interpretados, os dados se transformam em insights que facilitam e direcionam a solução de problemas, e o entendimento de situações complexas.
Na era digital, a análise de dados cresceu em relevância e ganhou status, se transformando numa verdadeira bússola que direciona estratégias de sucesso para as organizações.
Sozinho, cada dado pode não ter muito valor, porém somado a outros e observados segundo os tipos de análises de dados adequados, eles contribuem com conhecimento determinante para que gestores e empresas obtenham explicações.
Só para exemplificar, a análise pode explicar o aumento das compras em uma linha de produtos, o risco de aprovar uma transação financeira ou a previsão de demanda de um serviço semanal.
As empresas estão inundadas com uma imensidão de dados vindos das mais variadas fontes que podem ser catalogados em conceitos como:
Mas, basicamente eles podem ser divididos em dados estruturados e não estruturados. Seja como for, é fundamental a organização entender o processo de uso dos dados: de onde virão, quais os tipos de análises, que resultados são esperados e como será medido o impacto no negócio.
Toda essa engenharia exige ferramentas modernas e poderosas construídas à base de Inteligência Artificial, Big Data e Aprendizagem de Máquina para construir as soluções.
São aqueles com formato pré-definido e que podem ser capturados e armazenados em bases de dados, como cadastros e transações de compras dos clientes.
Consequentemente, os dados não estruturados são todo tipo de informação que não possui um modelo pré-definido, como:
textos de e-mails, trocas de mensagens em smartphones ou redes sociais, por exemplo, assim como fotos e vídeos. Este tipo de insumo corresponde a cerca de 85% dos dados existentes no mundo e seu completo domínio e aproveitamento ainda é considerado um desafio.
Devido à hiper conectividade na qual a sociedade se encontra, o comportamento do consumidor se transforma cada vez mais rápido. Desta forma, é fundamental que além da experiência e da boa formação profissional o gestor utilize todos os tipos de análises de dados possíveis para entender melhor a complexidade do mercado e os riscos para a sustentabilidade da sua organização.
A transformação digital nos negócios pede pela implementação de metodologias ágeis e tecnologias para facilitar a tomada de decisão.
As soluções de análise de dados são utilizadas para efetuar leitura e interpretação dos negócios de uma organização, facilitando o redirecionamento dos planos e ações de negócios.
Há, basicamente, quatro tipos de análises que são a descritiva, a diagnóstica, a preditiva e a prescritiva. Cada uma delas serve um objetivo específico, sempre com o propósito de otimizar ganhos, processos ou solucionar desafios. Abaixo, conheça mais sobre cada uma delas.
São números, indicadores, gráficos e estatísticas que ajudam a entender o que aconteceu ou está acontecendo nas organizações. É um dos tipos de análises mais antigas e conhecidas que, no entanto, continua a gerar informações valiosas para gestores e empresas.
Normalmente, é usada para descobrir o porquê da ocorrência de uma situação ou comportamento. Só para ilustrar, a análise diagnóstica procura identificar os perfis dos clientes que não compraram um determinado produto buscando avaliar ainda o que motivou este resultado.
É um dos tipos de análises que usa painéis para consolidar dados ou mesmo demandar tecnologias mais avançadas como aprendizagem de máquina e regras que ajudam a explicar por que algo aconteceu.
Tipo de análise que visa a responder o que provavelmente vai ocorrer. Com ela, são identificados padrões nos dados de casos passados usados para montar soluções capazes de prever o que pode acontecer em situações futuras.
Trata-se da modalidade mais utilizada e conhecida, pois, por meio de um sistema, essa análise de dados possibilita que as empresas tomem decisões com base na “antecipação” do provável resultado da decisão. Estimar o risco de alguém não pagar uma compra a crédito é um exemplo. Prever a chance de um veículo ser roubado com meses de antecedência é outro.
Essa é a modalidade de análise que tem o objetivo de recomendar o que a empresa deve fazer. Uma de suas ferramentas mais utilizadas é a avaliação de diferentes caminhos ou cenários olhando para as consequências de estratégias pretendidas.
A análise prescritiva fornece alternativas aos gestores. Ela permite estabelecer planos para o negócio, baseados em dados, buscando melhores resultados.
É comum este tipo de análise gerar recomendações a partir da comparação entre novas estratégias, em fase de testes, com o método tradicional e mais bem sucedido da empresa para medir se o impacto de uma inovação será positivo ou negativo na otimização de resultados.
Para saber mais sobre análises de dados e suas aplicações nos negócios, conheça o e-book “Transforme dados em suas melhores decisões: Os 4 tipos de análises e suas aplicações”, produzido pelo PhD em Inteligência Artificial pela University of Kent, no Reino Unido, e sócio da Neurotech, Germano Vasconcelos.
Todos os caminhos apontam para a tecnologia. A Inteligência Artificial (IA) e a Ciência de Dados, por exemplo, já ocupam um enorme e significativo espaço em nossa rotina, tanto como empresários, como clientes. E não é para menos: a Inteligência Artificial é capaz de estreitar laços com os clientes, reduzir riscos, melhorar o atendimento, os processos operacionais, a gestão e muito mais. Nesse artigo, vamos falar sobre o que a IA pode fazer pelas empresas varejistas. Continue conosco.
Entre todas as vantagens oferecidas pela Inteligência Artificial para o varejo, a melhora da experiência do consumidor é, sem dúvida, um dos grandes destaques. Em uma era na qual o consumidor tem se mostrado cada vez mais exigente – estando em busca não apenas de custo x benefício, mas também de valores – usar a IA para fazer seu cliente se sentir importante e valorizado é fundamental.
Para isso, a Inteligência Artificial pode ser aplicada em ferramentas diversas. Os chatbots , por exemplo, garantem atendimento instantâneo. Aliada à Ciência de Dados, a IA pode analisar de forma mais completa e profunda o comportamento dos seus clientes. Assim, é possível entender o que ele deseja, quais são suas necessidades e a sua jornada de compra. Com essas informações em mãos, as chances de definir uma comunicação e estratégias que sejam assertivas são muito maiores.
Se por um lado a IA traz vantagens evidentes para o consumidor – que têm consequências no sucesso da sua empresa, por outro, essa tecnologia também opera grandiosas mudanças nos processos e na gestão de um negócio. O gerenciamento de estoque pode se tornar eficiente, uma vez que você pode usufruir de um sistema que o reabasteça de forma autônoma e que reduza gastos gerais. A logística também é otimizada a partir do momento em que algoritmos de machine learning fazem previsões de carregamento, produtos, datas de frete ou melhoram as rotas de distribuição.
A redução de risco é outro ponto que merece atenção: a concessão de crédito eficiente é um dos objetivos mais buscados. Com a IA, analisa-se o cliente em questão para verificar se ele é um potencial candidato a receber o valor. As lojas também têm vantagens que seguem nesse caminho – afinal, os riscos de inadimplência são controlados e reduzidos.
De forma geral, ainda podemos citar outros benefícios que potencializam os resultados da sua empresa e a colocam em posição de destaque: a previsão e prevenção de evasão de clientes, a prevenção de fraudes e a possibilidade de analisar qual o canal certo para realizar determinada oferta.
Nós, da Neurotech, somos especialistas em Big Data e Inteligência Artificial e, portanto, garantimos: a IA traz inúmeras vantagens para a sua empresa! Agora que você já tem um conhecimento inicial sobre o assunto, que tal se aprofundar mais?
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Seja de clientes, fornecedores, usuários na internet ou transações do dia a dia, o fato é que as empresas recebem e armazenam novos dados e informações a cada momento. Felizmente, ferramentas que usam Inteligência Artificial (IA) estão cada vez mais disponíveis e podem extrair insights preciosos dos dados, direcionando melhor as suas decisões e criando um diferencial competitivo para o seu negócio. Nesse artigo, reunimos algumas das aplicações mais relevantes para você!
1 – Otimizar o marketing e as vendas: ao analisar informações da sua base de clientes você consegue conhecer melhor o comportamento do seu consumidor e então definir estratégias e ofertas que vão potencializar os resultados das ações de marketing. Suas campanhas se tornarão mais precisas, atingindo as pessoas certas, pelos canais mais adequados, no momento certo, com o produto certo.
2 – Fidelizar e rentabilizar clientes: aqui, você usa informações valiosas para entender a necessidade dos seus consumidores atuais e suas preferências para adotar um tratamento mais personalizado. Assim você pode ter maior segurança no momento de definir uma ação que traga bons resultados, evitando desgastes, reduzindo a evasão e multiplicando ganhos financeiros com a sua base de clientes.
3 – Reduzir riscos: a organização e análise sistemática das informações descobre padrões nas operações, prevê problemas futuros e as consequências das decisões antes delas serem tomadas. Essas previsões podem ser usadas em inúmeras situações: ao decidir se determinado cliente está apto a receber algum crédito, ao detectar e prevenir fraudes em transações financeiras ou ao identificar quais clientes têm maior propensão a ter o automóvel roubado nos próximos meses.
4 – Ofertar o produto mais adequado: com a ajuda da Inteligência Artificial é possível identificar o perfil de consumo de cada persona e oferecer o produto mais aderente a cada perfil, aumentando ganhos e a satisfação do cliente e reduzindo possíveis aborrecimentos. Além de gerar mais resultados, esta solução reduz custos por ser mais precisa na oferta, prestando um serviço diferenciado para cada cliente.
Agora que você conheceu algumas das aplicações mais populares da Inteligência Artificial, veja alguns dos desafios que ela pode resolver em cada segmento.
Financeiro:
Varejo:
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Serviços variados:
Com a chegada repentina da pandemia o cenário econômico e social mudou. Por consequência, as políticas de gestão dos modelos de crédito e riscos também precisam mudar. Considerando outras variáveis, diferentes das dos birôs, é possível aprimorar a gestão de risco dado o direcionamento de sua companhia e o cenário que se apresenta, seja para o crescimento da carteira, redução de risco e melhora na rentabilidade. Se você tem se perguntado como tomar decisões mais precisas na hora de conceder crédito para pessoas físicas e jurídicas, esse artigo é para você – nós podemos ajudá-lo nesse processo!
A gestão de crédito e riscos é um processo que exige muita informação e análise. Para conceder o limite mais adequado para cada cliente pessoa física ou jurídica, é necessário entender o seu momento, necessidades, cenário econômico, entre outras questões, e prever a sua capacidade de pagamento dentro de todo esse contexto. E como fazer isso, principalmente neste momento tão incerto? Por meio de análises mais profundas, completas e personalizadas com informações diferenciadas, como por exemplo, informações públicas de navegação na internet, nível de relacionamento com o varejo e o mercado de crédito, entre outros. Importante ressaltar que todo esse processo de tratamento dos dados estão em linha com as normas da LGPD.
Essas variáveis trazem informações diferentes dos tradicionais dados utilizados na análise de crédito, e podem ser complementares a eles, permitindo novas visões, cruzamentos e análises que antes não eram possíveis. Dessa forma, é possível diminuir os riscos, além de incrementar os seus resultados melhorando a gestão de todas as fases do ciclo de crédito: desde a concessão até a recuperação.
Se você já tem modelos de crédito, pode adaptá-los e aprimorá-los para novos cenários. Baseados nas variáveis diferenciadas, você pode ter novos scores de crédito desenvolvidos especificamente para atender às necessidades estratégicas do seu negócio. E, claro: eles também podem e devem ser utilizados em todas as fases do ciclo de crédito.
Isso tudo é possível porque, com as nossas variáveis criamos correlações entre dados, que geralmente não são realizadas, e que ampliam as dimensões de atuação, aumentando o escopo de atuação. Podemos aumentar a carteira sem impactar o risco ou reduzir o risco sem impactar a carteira, auxiliando a sua empresa a conceder crédito de forma muito mais inteligente, independente do cenário de mercado e do momento pelo qual estivermos passando.
Conte com a nossa ajuda e a Inteligência Artificial para tomar decisões mais precisas e com mais segurança, entre em contato conosco! Com as nossas variáveis diferenciadas garantimos a você novos modelos muito mais completos, atualizados e personalizados para que você tome as decisões certas em todo ciclo de crédito.
Em 2015, surgiu a Neurolake, plataforma de Inteligência Artificial e Big Data criada pela Neurotech, que se propõe a facilitar a construção de soluções de Machine Learning as a Service (MLaaS). Escalável e de fácil utilização, a plataforma procura unir o desempenho e poder das tecnologias em cloud sem abrir mão da facilidade de uso e principalmente com foco em baixo custo.
Um dos componentes da Neurolake, o Alfred, é responsável pela disponibilização dos serviços da plataforma aos clientes, incluindo os modelos de machine learning. Dois dos pontos mais críticos quando pensamos nas necessidades deste produto são baixo tempo de resposta e escalabilidade. Isso faz com que sejam empregadas, no Alfred, muitas tecnologias para processamento em tempo real, que, por sua vez, implicam em custos elevados de um ambiente responsivo funcionando a todo vapor.
Devido a esses fatores, é no Alfred que enfrentamos cada
vez mais desafios e percebemos como pequenas e simples
mudanças na arquitetura impactam diretamente na redução
de custos de infraestrutura.
Os modelos no Alfred são disponibilizados por meio de uma API, pela qual nossos clientes conseguem fazer milhares de requisições por segundo, com um tempo de resposta extremamente baixo (no máximo 100 ms), alta disponibilidade e de modo escalável.
Por trás da disponibilização dos modelos, existe uma etapa de preparação imprescindível: o enriquecimento, que é responsável por processar os dados provenientes dos clientes, utilizando inteligência e principalmente o lago de dados disponível na própria plataforma. O resultado desse processo é a criação de um conjunto de variáveis fortemente relacionadas ao problema do cliente.
Essas variáveis nada mais são do que informações que servem como entrada para um modelo preditivo. O modelo recebe essas informações e retorna um score como resultado do processo de predição. Esse processo de enriquecimento deve ser realizado no menor tempo possível para atender a requisitos de tempo impostos pelos clientes através de SLAs (Service Level Agreement).
Como parte desta solução, precisávamos de um banco de dados capaz de armazenar milhares dessas features, e que fosse capaz de retornar essas informações em questão de milissegundos, independente da quantidade de dados armazenados, de forma escalável e com um custo controlável.
Outros pontos que deveriam ser levados em consideração estão relacionados com a manutenção, gestão e escalabilidade desse banco. Como um dos requisitos, queríamos evitar ao máximo o trabalho manual na configuração, gerenciamento, custo e instalação da infra-estrutura deste banco mas sem abrir mão da confiabilidade e disponibilidade dos nossos dados.
Dadas essas restrições, avaliamos vários bancos e sistemas de armazenamento que pudessem suprir nossas demandas. Dentre as opções, avaliamos tecnologias como o Cassandra, HBase, Amazon RDS, Amazon Aurora, Elastic Search, Redis, Amazon DynamoDB e outros. O banco de dados que obteve a maior pontuação nos pontos que definimos como chaves foi Amazon DynamoDB.
O Amazon DynamoDB é um banco de dados baseado em chave-valor, isso significa que o seu diferencial reside principalmente no seu baixo tempo de resposta e alta escalabilidade. Por ser um serviço serverless, conseguiríamos também reduzir consideravelmente o nosso esforço operacional de gestão e manutenção dos servidores.
O poder de escala do Amazon DynamoDB é incrível, conseguindo escalar em milhões de registros mantendo o seu tempo de resposta muito baixo (muitas vezes menor que 10 milissegundos) de forma estável e confiável.
Como utilizaremos esse banco majoritariamente para leitura, temos outro ponto positivo para o Amazon DynamoDB, o custo de leitura é até 5x mais barato que o custo de escrita (por milhão de registros).
Exatamente o que precisávamos para nossa solução!
Como bons adeptos à cultura de corresponsabilidade, antes mesmo de colocar qualquer coisa em produção, sempre avaliamos todos os nossos pilares — um dos principais é o custo.
Um ótimo serviço para cálculo de custos na plataforma da AWS é o: AWS Simple Monthly Calculator, uma ferramenta gratuita disponibilizada pela própria AWS. Nela podemos simular diversos cenários de utilização dos mais diversos serviços da plataforma e, automaticamente, receber uma estimativa relativamente precisa de quanto será o custo daquele serviço mensalmente, dado a sua utilização.
Decidimos fazer uma simples simulação de um caso de uso com o Amazon DynamoDB com precificação on-demand e com os seguintes requisitos:
Precisamos armazenar uma tabela de features de 500gb em que cada registro tenha aproximadamente 300kb. Esperamos ter em torno de 100 milhões de leituras nessa tabela mensalmente, com 20 milhões de atualizações (escritas) também mensalmente (vamos desconsiderar a carga inicial total do banco no início).Colocando esses valores na ferramenta, pudemos observar uma previsão mensal de custos apenas com o Amazon DynamoDB em torno de: US$ 10.456,56 mensais!
Um custo mensal bastante assustador para um serviço, tornando completamente inviável o uso do Amazon DynamoDB na nossa solução.
Começamos então a investigar mais a fundo o motivo principal para o custo do Amazon DynamoDB estar tão elevado, e como poderíamos reduzir ao máximo esse custo principalmente sem afetar o nosso operacional e requisitos da nossa solução.
Após realizarmos alguns estudos, percebemos que boa parte do custo do Amazon DynamoDB está relacionado basicamente com o tamanho do registro em si, ou seja: o tamanho de cada chave-valor que estava armazenado era responsável diretamente pelo custo do serviço. Tão relacionadas, que ao realizar o teste do mesmo caso de uso anterior e apenas reduzindo em 50% o tamanho do registro (de 300kb para 150kb), tivemos uma surpresa. O custo estimado caiu para: US$ 5.314,06 mensais!
Falando em números, uma redução de 50% no tamanho do registro impactou diretamente na mesma redução do custo total!
Para reduzir o tamanho dos nossos registros sem perder informações, decidimos utilizar um algoritmo de compactação que nos permitisse reduzir o tamanho total dos nossos dados de forma significativa mas sem adicionar muito custo de processamento para descompactação e que fosse paralelizável (utilizamos muitas ferramentas de big data que necessitam disso), e após várias análises decidimos por utilizar o formato LZMA de compressão.
Realizamos a compressão apenas dos valores de cada registro, deixando as chaves dos mesmos no seu formato original para facilitar os processos de busca.
Utilizando essa compactação simples,
conseguimos reduzir o nosso registro para
10% a 15% do seu tamanho original.
Voltando para nosso caso de uso — agora com o tamanho por registro atualizado para 45 kb (compactado em 15% do valor original que era 300kb), e utilizando os demais valores iguais — , obtivemos a seguinte expectativa de custo: US$ 1.711,56 mensais!
Uma redução em mais de 8,5 mil dólares mensais se comparado com nossas avaliações iniciais! Uma diferença enorme principalmente considerando a mesma capacidade de processamento e armazenamento dos dados, com baixíssimo overhead de processamento (algo em torno de 10ms a mais para descompactar cada registro). Agora, sim, o Amazon DynamoDB tinha se tornado uma solução muito mais viável!
No universo dos sistemas de alta disponibilidade e confiabilidade, utilizar tecnologias de ponta quase sempre implica em um custo maior. Saber como utilizar essas tecnologias, suas aplicações e melhores práticas pode significar a viabilidade financeira de uma solução ou não. Vale sempre lembrar que, no mundo de infraestruturas em cloud, sempre temos prontas, no famoso “plug-and-play”, soluções com diversos componentes já pré-configurados que estão prontos para serem utilizados com uma curva de aprendizado muito menor que soluções on-demand, porém convertendo estas vantagens em um custo maior. E é exatamente neste mundo em que experimentar novas idéias e soluções fora da caixa — às vezes pequenas e simples adaptações como a mostrada aqui — causam um impacto enorme nos custos ao final do mês e que podem fazer total diferença para o seu negócio!
Conteúdo retirado de NEUROLAKE
Transformar dados em vantagem competitiva não depende apenas de ter os dados “dentro de casa”, como já explicamos no Blog da Neurotech. É preciso ter uma equipe de especialistas que consiga entender o desafio do negócio e usar Inteligência Artificial para entregar a melhor solução. Dentro da nossa jornada de quase 20 anos neste mercado, entendemos também que é preciso avançar ainda mais — temos que facilitar todo esse processo para os profissionais envolvidos. Por isso temos a Neurolake, plataforma da Neurotech que oferece aprendizado de máquina como serviço (Machine Learning as a Service, MLaaS).
A Neurolake é a plataforma em que se baseiam várias soluções da Neurotech para desafios de empresas de médio e grande porte. Por meio da Neurolake, nossos analistas, cientistas e engenheiros de dados resolvem problemas complexos que envolvem Big Data e Inteligência Artificial. É também via Neurolake que nossas equipes dão suporte aos profissionais de dados dos nossos clientes.
A partir do lago de dados da Neurolake, foram criadas mais de 300 variáveis de negócio únicas, atualizadas frequentemente.
A criação de variáveis é fundamental para que os modelos de Machine Learning tenham uma boa performance nos principais processos decisórios da empresa nas áreas de crédito, seguros, saúde, entre outras. Isso é possível graças às ferramentas de coleta e estruturação de dados da Neurolake, duas das quatro funcionalidades que integram a Neurolake.
A Plataforma Neurolake acelera e otimiza todas as etapas que envolvem a transformação de grandes volumes de informações em estratégia de negócio: a solução vai da coleta dos dados à entrega do insight, além de contar com um lago de dados pronto para uso. Com a plataforma, é possível extrair informações relevantes para construir os melhores modelos e incrementar os resultados para os mais diversos objetivos de negócios, de diferentes áreas de atuação. Isso é possível por meio das ferramentas Hydra, Flame, Prophet e Alfred. Entenda o que cada uma agrega ao Processo:
O Hydra faz milhares de requisições a sites públicos. Durante essa coleta, são capturadas informações focadas em negócios. São mais de 100 consultas que obtêm dados de diversas fontes de informação.
Por meio desta ferramenta, são processados mais de 100 Terabytes de dados mensalmente. Essa característica, somada às mais de 50 funções que abstraem a construção de variáveis complexas, traz um resultado valioso: a transformação de sinais brutos em variáveis que entregam valor e conhecimento de negócio.
Com mais de 1.500 modelos construídos por ano, o Prophet ajuda estatísticos, engenheiros e cientistas a alcançarem modelagem de alta performance.
O tempo de resposta do resultado no qual a decisão será baseada é um enorme diferencial. Na Neurolake, o Alfred consegue fazer isso em menos de 100 milissegundos. Já para acompanhar o resultado dos modelos e a sua evolução, há uma API segura e consistente, via dashboard.
A partir desses quatro componentes, a Neurolake possibilita o entendimento do perfil do cliente, pessoa física ou jurídica. Os dados oferecem mais de 300 variáveis únicas, 11 novas Perspectivas (agrupamento de variáveis sob uma visão de negócio), exclusivas da Neurotech e com entrega ágil. Além disso, a expertise de alto nível de nossos dataninjas é a sua aliada no acompanhamento constante, e a segurança e privacidade das informações são garantidas.
A Plataforma da Neurolake pode potencializar os resultados em diversos processos da transformação de dados brutos em insights de negócio. Com isso, ajuda a resolver problemas complexos. Por meio do cruzamento de variáveis e da customização de modelos, um dos produtos baseados na Neurolake consegue reduzir os riscos do processo de decisão e aumentar retorno sobre investimento (ROI) do cliente em até 10 vezes.
A criação de soluções de modelagem via Neurolake está sendo tão bem recebida pelo mercado que a Neurotech usou a plataforma para criar uma nova forma de resolver os problemas dos clientes nesta área: o Workshop Neurolake, uma imersão de 3 dias em que os profissionais dos nossos clientes trazem um desafio de modelagem, aprendem com nossos dataninjas e saem com um modelo de alta performance, além de contarem com orientação técnica de alto nível pós-evento.
O Workshop Neurolake é realizado em 2 etapas. Na primeira, há um entendimento do desafio e coleta dos dados necessários. Na segunda, nossos dataninjas e os profissionais de dados do cliente colocam a mão na massa para resolver o problema dentro de até 24 horas de interação no workshop.
O evento é baseado com a técnica de PBL — Problem Based Learning (aprendizagem baseada em resolução de problemas), com aplicação do conhecimento em problemas reais. Ao final da experiência, os participantes e o nosso time de especialistas elaboram uma apresentação com os resultados obtidos, bem como potenciais ganhos futuros. Dessa forma, mais do que uma imersão na Plataforma Neurolake, o cliente tem a garantia de que ela trará excelentes resultados, uma vez que soma tecnologia de ponta, complexidade de dados e suporte fornecido por uma equipe de analistas, cientistas e engenheiros de dados.
Cada empresa tem seus próprios desafios — e a Plataforma Neurolake é a forma de usar a tecnologia e a Ciência de Dados ao seu favor para que eles possam ser superados com sucesso. Agora que você já conhece essa solução exclusiva da Neurotech, que tal começar a sua jornada de potencialização de resultados e conversar com um de nossos especialistas?
O isolamento social causado pela COVID-19 trouxe impactos significativos para o varejo brasileiro e acelerou a transformação digital de muitas empresas. Nem todas elas, entretanto, estavam preparadas para atender seus consumidores de forma online, e agora correm para se adaptar ao novo cenário digital.
Nesse contexto, temos recebido muitas dores dos nossos clientes nos últimos meses na Neurotech, tentando resolver problemas relacionados a essa digitalização “forçada”. As perguntas mais comuns têm sido:
A resposta, na maioria das vezes, tem sido a utilização da tecnologia de User Behavior Analytics (Análise de Comportamento do Usuário) com Inteligência Artificial. Desta maneira, é possível tomar decisões com base em dados comportamentais de usuários em websites e aplicativos para aumentar as chances de conversão de visitantes em leads e, depois, em novos clientes. Mas, antes de nos aprofundarmos nessas tecnologias, precisamos entender alguns conceitos.
O User Behavior Analytics é o estudo das interações que os usuários executam em um produto digital. A partir da organização e interpretação de dados brutos de eventos digitais, como cliques, navegação e deslizes do mouse, é possível visualizar o comportamento de cada usuário de um produto ao longo do tempo, conhecida como a Jornada do Usuário. A partir desta análise, podemos determinar o que os consumidores do seu produto gostam e o que não gostam e, por inferência, entender os ajustes que precisam ser feitos para tornar o produto mais atrativo, aumentar o engajamento e gerar mais vendas.
Quando falamos em e-commerce, por exemplo, a jornada do usuário nem sempre é contínua como imaginamos: entrar no site, selecionar o produto, realizar o pagamento e recebê-lo em casa. Hoje em dia, esse fluxo está cada vez mais complexo e difícil de decifrar. A variedade de canais de vendas existentes e a oferta quase ilimitada de produtos agregam um quê de dificuldade para entender o real comportamento dos consumidores e o que eles desejam. Apenas ao analisar os dados de behavior é que é possível ter alguns insights.
Sem análises comportamentais, as empresas ficam perdidas usando apenas dados pobres e com pouco detalhamento. Uma plataforma de streaming de filmes como a Netflix, por exemplo, não tem como saber que um determinado usuário adora filmes de comédia, simplesmente com base na idade, sexo ou nacionalidade dele. Apenas com esse tipo de dado, é quase impossível criar modelos de inteligência artificial para recomendar títulos para seus usuários de forma tão assertiva como comumente tem feito.
A análise comportamental dos consumidores pode fornecer dados no nível mais granular para que as empresas possam ter respostas para perguntas como:
Fazer Behavior Analytics é mais complexo do que simplesmente criar relatórios em ferramentas de análise gratuita, como o Google Analytics.Na maior parte das vezes, esse tipo de ferramenta entrega somente dados agregados ou simplesmente amostras do que realmente está acontecendo no seu produto.
Ou seja, você não tem acesso aos dados brutos mais granulares para fazer suas próprias análises ou modelos de Machine Learning.
A maior parte das empresas possuem muitos dados valiosos dentro de casa, mas ainda não potencializam as suas informações ao máximo. Há muitas oportunidades de uso de I.A e Big Data que podem ajudar no aumento da conversão em vendas, maior engajamento ou até a melhoria da experiência de uso em produtos digitais, mas poucas empresas estão prontas para aproveitá-las.
Canais geradores de dados como websites, aplicativos mobile e até e-mails podem ser grandes fontes de dados valiosos para se criar uma visão 360 graus dos consumidores. Empresas como a Amazon têm utilizado cada vez mais esses dados de comportamento dos seus clientes para individualizar a experiência em escala e aumentar as vendas.
Pensando em todas essas oportunidades, é crescente o uso de plataformas de coleta de dados digitais e criação de modelos preditivos on-line para entregar insights para os times de marketing e vendas tomarem as melhores decisões de negócio em tempo real. Tudo isso em compliance com a Lei Geral da Proteção de Dados (LGPD).
Portanto, aproveitar os streams de dados gerados pelos canais digitais de um produto e posteriormente aplicar algoritmo de machine learning para tentar resolver problemas de conversão e vendas já é realidade nas empresas mais modernas. Quando falamos de e- commerce, já existe até jargão para esse tipo de abordagem: os AI Commerces.
Imagine um consumidor entrando no seu produto digital/e-commerce e tendo um “Score” que representa as chances dele comprar algum produto, ou abandonar o carrinho de compras ou até cancelar a assinatura do seu serviço. Esses scores podem ser criados a partir de modelos preditivos que utilizam como base os dados comportamentais semelhantes de usuários que navegaram pelo seu produto no passado.
Alguns exemplos de modelos que podem ser criados para cada etapa da Jornada do Usuário podem ser vistos abaixo:
Por fim, de nada adianta ter acesso a um score que dá insights para as resoluções de problemas de negócios se não o colocamos para trabalhar ao nosso favor. É indispensável torná-lo acessível para que os times de marketing e produtos possam executar estratégias de ativação do consumidor em momento oportuno. O acesso a estes scores pode ser feito através de integrações com CRM da empresa ou dentro do próprio produto.
Imagine um cenário em que o consumidor navega pelo seu produto e você consegue identificar, com base no perfil de navegação, a propensão (Score) dele efetuar uma compra. Essa informação é valiosíssima para que seja possível criar uma régua de relacionamento via e-mail marketing ou call center de forma mais precisa, sugerir produtos, realizar ações de desconto no timing perfeito e até criar experiências customizadas on-line com foco na conversão.
As tecnologias aplicadas aos produtos digitais estão sendo essenciais para compensar parte das perdas das vendas do varejo físico durante essa pandemia. Apesar de toda complexidade, a implantação de soluções como essas explicadas aqui podem ser feitas de forma simples e rápida.
Se deseja se aprofundar mais nesse assunto, assista agora à entrevista com o Diretor de Novos Negócios da Neurotech, Rodrigo Cunha, e o Product Owner, Danilo Torres, sobre como usar a Inteligência Artificial para aumentar a conversão das vendas digitais.
Tenha acesso à informação exclusiva sobre como melhorar o engajamento ou até otimizar a experiência de uso em produtos digitais com a ajuda da Inteligência Artificial.
Por trás da concessão automatizada de crédito está o motor de decisão de crédito. Ele é o cérebro da operação, por assim dizer.
É como chamamos a tecnologia responsável por analisar o risco do cliente e determinar quais os limites seguros ou os planos adequados para aprovar as vendas a prazo.
Para dar conta desse altíssimo grau de automação é preciso sistemas avançados e processos analíticos que envolvam inteligência artificial, redes neurais e a captura de dados junto a inúmeras fontes autorizadas, públicas e privadas.
A eficiência no processo de consulta para aprovação do crédito e prevenção de riscos e fraudes é imprescindível para a estratégia dos negócios.
Ela reduz custos, erros operacionais, automatiza e otimiza processos, como também, aumenta a velocidade das transações.
Devido à mudança de comportamento do consumidor, as empresas estão reavaliando suas políticas de crédito e ajustando os seus modelos de score (pontuação de risco).
Para isso, elas estão fazendo uso de novas informações, que podemos chamar de variáveis múltiplas.
Algumas décadas atrás, o processo de análise de risco era artesanal, intuitivo e até mesmo subjetivo. Mas, na era da inteligência artificial e do tratamento de grandes volumes de dados (Big Data) este processo se transformou.
Agora ele é orquestrado dentro deum sistema no qual tecnologias unificadas podem empregar centenas de variáveis para identificar novos consumidores e analisar seu perfil, ampliando as possibilidades de oferta de crédito.
É uma das grandes preocupações de qualquer profissional que trabalhe no setor de crédito garantir o melhor resultado com o menor risco para empresa.
Isso é importante não apenas para as fornecedoras de crédito, ou empresas com vendas a crédito, mas também para os consumidores, na medida em que produtos e planos mais adequados ao perfil de cada cliente são ofertados isso gera uma melhor saúde financeira para todo o mercado de crédito.
Em grande parte, o negócio depende dos seus recursos e uma boa organização das finanças isso é o essencial para se manter em operação. Ter a inovação como aliada é sempre a melhor maneira de controlar inadimplência dos clientes e as fraudes, que despontam como os grandes desafios a serem contornados pelo setor de crédito e financeiro.
Por isso, contar com um motor de decisão que traga maior inteligência para a compreensão do seu cliente e que possa identificar e até mesmo prever possíveis casos de inadimplência e de fraudes se torna benéfico para toda a sua operação de crédito.
Há dez anos, no mercado utilizando tecnologia de ponta para avaliação de crédito e risco
Para que você tome decisões mais precisas, tenha um maestro no seu processo de decisão, combinando um conjunto de ferramentas e tecnologias para avaliar o risco, conectando dados, atribuindo scores de crédito, analisando variáveis múltiplas, conforme as suas políticas de crédito.
Apoiando inúmeras empresas nesse caminho, ela conecta as informações internas com mais de 1.000 fontes de informações externas, públicas e privadas, além do lago de dados da plataforma Neurolake, que possui mais de 140 variáveis e 1 bilhão de sinais do mundo digital captados por mês.
Saiba como funciona o Riskpack e conheça as novas funcionalidades do motor de decisão da Neurotech.
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A pandemia de Covid-19 alterou o modo como os consumidores se comportam e, por consequência, o modo como as empresas devem agir e se posicionar para acompanhar seus clientes. Dessa forma, nascem novas tendências de consumo que devem perdurar mesmo depois desse momento e que não significam, necessariamente, ameaças aos empresários e empreendedores, mas oportunidades de adequação à nova realidade.
A adaptação ao meio digital é uma das principais mudanças observadas. O isolamento social, por exemplo, colocou o regime de home office sob os holofotes. Entretanto, as mudanças no âmbito da transformação digital não se resumem a isso. Desde meados de março, quando a quarentena começou a ser instaurada, as compras online dispararam.
Isso não abrange apenas o comércio – onde o consumidor adquire um produto online e o recebe em sua casa pelo correio, mas também outros serviços, como consultas médicas online para situações não emergenciais, atendimento psicológico e operações e transações bancárias.
De fato, essas mudanças são bastante atuais e têm sido sentidas com bastante força na rotina de todos. Entretanto, elas não pertencem apenas ao presente. Tudo indica que, ao fim da pandemia de Covid-19, a adesão de muitas dessas práticas continuará sendo uma realidade. Assim, novas situações de negócios surgem – e todas têm algo em comum: a necessidade de transformação digital e de se aliar à tecnologia.
É com a aplicação de Inteligência Artificial (IA) que a relação entre marcas e consumidores pode ser estreitada e fortalecida nesses novos cenários. A IA torna possível, entre tantos outros benefícios, a personalização da experiência do cliente. O uso dessa tecnologia viabiliza a análise de toda a jornada de compra de um cliente, desde a pesquisa por preços e informações, até o pós-venda. Assim, torna-se muito mais fácil identificar os diferentes comportamentos e tornar o relacionamento com o consumidor mais eficiente.
O Big Data também desempenha um importante papel na transformação digital. Com base nos dados, é possível analisar e conhecer profundamente os clientes de uma empresa e, com isso, direcionar campanhas e ofertas de forma mais precisa. Essas duas tecnologias também podem ser utilizadas no desenvolvimento de estratégias, prevenção de riscos e sugestão de ações que vão otimizar os resultados na ponta. Por exemplo, recomendação de ofertas certas para o cliente certo, adequação dos preços dos produtos e indicação dos canais de comunicação mais aderentes ao perfil de cada consumidor. Ambas já são amplamente usadas por empresas de destaque. Os bancos, por exemplo, normalmente fazem uso da IA e do Big Data não apenas para facilitar o atendimento, mas também como instrumentos de análise e gestão de crédito.
Na Neurotech, temos desenvolvido soluções em Inteligência Artificial, Big Data e outras tecnologias de ponta nos mercados de crédito, varejo, bancos, financeiras e seguros, e que tem ajudado na transformação digital dos nossos clientes. Acreditamos que essas tecnologias têm um papel importante para que sua empresa se adapte rapidamente às tendências de consumo atuais e pós-Covid-19.