Descubra o que é necessário para que você aplique as melhores práticas de cobrança em sua operação. Leia Mais!
Aplicar as melhores práticas de cobrança é essencial para o bom funcionamento de um setor de gestão de crédito. Ações assertivas são cruciais não apenas para aumentar as chances de recuperação dos valores devidos, mas também para preservar o relacionamento com o cliente.
Ou seja, fazem toda a diferença para o sucesso de uma empresa. Neste artigo, discutiremos a respeito das melhores estratégias de cobrança.
Continue conosco e saiba o que considerar para realizar um serviço efetivo em seu negócio. Boa leitura!
Selecionamos cinco tópicos elementares para que você aplique as melhores práticas de cobrança em sua operação. Confira:
Para isso, segmente e fique atento aos dados:
Nesse caso, é essencial:
Aqui, os pilares são a comunicação e a negociação:
Os recursos de ponta são excelentes para facilitar todo o ciclo de crédito. Desta forma, também podem ser aliados na fase de cobrança ou recuperação de crédito, já que existem soluções capazes de indicar aqueles com maior propensão a sanar dívidas.
Assim, a sua equipe é capaz de entrar em contato primeiro com esse grupo. No entanto, há outras plataformas que facilitam a automatização do processo, como sistemas de envio de SMS e e-mails automáticos, além de ferramentas de gestão de cobrança que possibilitam o monitoramento de débitos em aberto de forma simultânea.
É importante ressaltarmos que as funcionalidades devem ser utilizadas como complementos e não como substitutas da equipe de cobrança. A interação humana é fundamental para estabelecer um relacionamento de confiança, garantindo a recuperação do crédito.
Em síntese, fique atento a esses tópicos:
Existem diversas métricas de desempenho. Defina e acompanhe os seus indicadores-chave (KPIs) para avaliar a eficiência das suas práticas de cobrança.
Você pode utilizar diversos KPIs em sua companhia. Abaixo, elencamos os principais:
Sigla em inglês para “First Payment Default” (primeiro inadimplemento, na tradução para o português), o FPD mede a proporção de consumidores que não efetuam o pagamento da primeira parcela de um empréstimo. Quanto está alto, pode indicar que o processo de avaliação creditícia não está sendo eficiente na identificação de clientes de maior risco.
Portanto, é um importante indicador para a de saúde da sua operação de crédito.
Menciona a proporção do valor total de dívidas recuperadas em relação ao valor total de dívidas em aberto. Está diretamente ligado à eficácia da estratégia de cobrança.
Calcula a média de tempo necessário para recuperar uma dívida. Quanto menor for o índice, mais eficiente é a estratégia.
Avalia a extensão de clientes que não efetuaram o pagamento dentro do prazo estabelecido. Quando está baixa, indica que as práticas de cobrança são eficazes.
Dedica-se a medir a taxa de resposta dos clientes às ações de cobrança, como retornos de chamadas, e-mails ou mensagens. Em caso de elevação, indica o engajamento do público.
Faz menção à proporção de clientes que efetuaram o pagamento após receberem uma ação de cobrança. A conversão alta destaca que a estratégia tem gerado resultados positivos.
Mensura o nível de satisfação dos consumidores em relação à abordagem de cobrança. Um número alto indica que o trabalho tem sido eficaz e preservado o relacionamento com as pessoas.
Aponta qual é o custo total envolvido na recuperação de um débito. Quando está baixo, indica que a atuação dos times tem dado certo.
Entre os principais tópicos que mencionamos acima, está a criação de uma efetiva política de cobrança. Criá-la em seu negócio é essencial para compreender quais são as dificuldades enfrentadas pelos clientes.
Lembre-se: uma gestão de crédito e cobrança eficiente é aquela que sabe ouvir quem está do outro lado da linha. Atendimento humanizado, empatia e personalização são alguns diferenciais que devem estar presentes nas melhores práticas de cobrança.
Pontos como esses fazem toda a diferença não só para ajudar os clientes, como também fidelizá-los. E nunca é demais reforçá-los, certo?
Um dos produtos do nosso portfólio, O Colling, desempenha funções importantes nas etapas de cobrança e recuperação de crédito. Um dos seus pilares está justamente nos trabalhos ligados à cobrança.
Por meio desta vertente, é possível identificar clientes mais propensos ao pagamento, trazendo maior eficiência à equipe de cobrança e redução de custos.
Com ele você entende o momento de recuperação dos seus clientes inadimplentes com a inteligência de dados.
Saiba como cobrar com mais eficiência e aumentar sua recuperação.
Saiba mais: https://www.neurotech.com.br/contato/
A B3 e a Neurotech (empresa do grupo B3) anunciaram parceria com a Quod, Datatech especializada no desenvolvimento de produtos baseados em inteligência de dados (data analytics) para análise de crédito, antifraude e cobrança. Com o acordo, ampliamos nosso portfólio de produtos e serviços para nos consolidar como um hub de soluções tecnológicas para o mercado.
“Acreditamos que podemos encontrar as melhores ofertas de crédito para os brasileiros e, assim, contribuir de forma positiva com a evolução da sua vida financeira. Para isso, combinamos informações do birô positivo do Quod, do Neurolake da Neurotech e de informações exclusivas da B3. Juntos, os cientistas de dados das empresas desenvolveram a inteligência artificial capaz de entregar este desafio”, afirma Ricardo Raposo, diretor de Dados da B3.
Rodrigo Cunha, vice-presidente de Produtos da Neurotech, lembra que a parceria firmada com a Quod em setembro de 2020 já trouxe bons frutos aos clientes das duas empresas com uma análise mais assertiva e redução de custos na concessão de crédito. Ele avalia que, junto à B3, os ganhos são potencializados.
“O setor bancário tem evoluído na utilização de dados para entregar mais valor para seus clientes. Com soluções de dados que utilizam inteligência artificial em cima de uma sólida base de informações, conseguimos oferecer mais capacidade analítica nas operações de crédito, com personalização para cada tipo de cliente”, afirma o executivo.
Fundada em 2017, a Quod tem como objetivo transformar o mercado de inteligência de dados no país, com base em informações advindas do Cadastro Positivo (banco de dados de pessoas físicas e jurídicas que leva em conta pagamentos em de compromissos de crédito e consumo). Com informações de mais de 200 milhões de pessoas e 60 milhões de empresas, a companhia entende que a parceria com a B3 vai potencializar as tomadas de decisão de crédito, tornando-as mais precisas e condizentes com a realidade de cada cliente.
“Estamos confiantes que essa parceria vai gerar muito valor para nossos clientes. Os produtos que estão sendo criados vão trazer uma visão muito mais rica do real potencial dos consumidores, trazendo possibilidades e permitindo segmentar os clientes por seu perfil e poder aquisitivo, além dos hábitos de pagamento e histórico de crédito” explica Ricardo Kalichsztein, CEO da Quod.
A B3 S.A. (B3SA3) é uma das principais empresas de infraestrutura de mercado financeiro do mundo e uma das maiores em valor de mercado, entre as líderes globais do setor de bolsas. Conecta, desenvolve e viabiliza o mercado financeiro e de capitais e, junto com os clientes e a sociedade, potencializa o crescimento do Brasil.
Atua nos ambientes de bolsa e de balcão, além de oferecer produtos e serviços para a cadeia de financiamento. Com sede em São Paulo e escritórios em Chicago, Londres, Singapura e Xangai, desempenha funções importantes no mercado pela promoção de melhores práticas em governança corporativa, gestão de riscos e sustentabilidade.
Saiba mais: www.b3.com.br
Nós da Neurotech, uma empresa B3, transformamos 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, ajudamos 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, temos 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.
Saiba tudo sobre a Advanced Analytics: aplicações, benefícios e como ela transforma os processos do segmento de saúde. Leia Mais!
A área de saúde (operadoras, hospitais, laboratórios, clínicas e consultórios) têm enfrentado desafios cada vez mais complexos, o que inclui aumento de demanda, pressões financeiras e necessidade de tomar decisões eficazes, baseadas em evidências. Diante disso, a aplicação da Advanced Analytics (análise de dados avançada, na tradução para o português) pode contribuir para transformar a gestão no segmento.
O objetivo deste conteúdo é fornecer a você, gestor, um panorama completo sobre as aplicações e os benefícios desse recurso na saúde. Para isso, vamos destacar como a abordagem é capaz de melhorar os processos de resolução, impulsionando a eficiência operacional.
Boa leitura!
Compreendendo a Advanced Analytics
A Advanced Analytics refere-se ao conjunto de ferramentas que otimizam a coleta e a produção de informações estratégicas por meio da análise de dados. Na prática, é muito mais do que uma tecnologia e está conectada a técnicas como Machine Learning, Inteligência Artificial e mineração de dados.
O primeiro conceito traduz a atuação de algoritmos que identificam padrões em grandes quantidades de dados, fazendo previsões (análise preditiva). Ou seja, desempenha um papel fundamental em ações voltadas ao futuro.
Como um todo, a IA possibilita que máquinas realizem inúmeras atividades tradicionalmente feitas por seres humanos de forma autônoma. Esse ponto é crucial para reduzir custos operacionais, direcionar melhor os investimentos, aumentar a produtividade das equipes, etc.
Por sua vez, a mineração de dados estabelece grandes conjuntos de informações, com base nas análises. Isso dá aos gestores um excelente norte no que se refere a prognósticos para planejamentos de negócio, prevendo nuances mercadológicas e procurando medidas de antecipação.
Tudo isso vai muito além da análise de dados. Essas plataformas são elementares para que os líderes descubram insights complexos e tenham capacidade de prever possíveis acontecimentos.
Ou seja, investir neste ecossistema é fundamental na atualidade. Coletar, armazenar e tratar informações com qualidade faz toda a diferença para garantir a rentabilidade dos negócios.
Aplicações da Advanced Analytics na saúde
Como em qualquer outro setor, a análise de dados avançada é essencial e dá muitas possibilidades à saúde. A sua implementação facilita a integridade de informações estratégicas, cruciais para melhorar o desempenho dos times no dia a dia e, principalmente, a qualidade dos serviços prestados aos pacientes.
Os modelos de verificação melhoram a eficiência operacional, otimizam o fluxo de pessoas e o escalonamento de recursos. Somado a isso, preveem demandas.
As técnicas de análise preditiva, por exemplo, identificam riscos de readmissão hospitalar, complicações pós-operatórias e desfechos adversos. Desse modo, possibilitam o acolhimento e muitas outras ações colocadas em prática no dia a dia.
Somado a isso, é válido destacarmos que, para boas tomadas de decisões, os métodos para verificação fundamentalmente devem ser alimentados não apenas por dados internos da empresa, mas também por informações externas de mercado.
As funcionalidades do Advanced Analytics também permitem a identificação de padrões em grandes conjuntos de dados clínicos, facilitando o diagnóstico precoce e o desenvolvimento de terapias personalizadas. Há, ainda, o potencial ligado ao monitoramento e prevenção de epidemias e surtos de doenças.
Tópicos como o que mencionamos acima fazem toda a diferença nos dias de hoje. A pandemia de Covid-19 comprova a necessidade de preparos específicos e inspeções contínuas, a fim de preparar as redes de saúde para momentos de emergência sanitária.
Benefícios e desafios de implementação
Tornar a análise de dados avançada uma realidade das operadoras e seguradoras de saúde traz muitas vantagens. As principais são:
Além de transformar o desempenho das organizações como um todo, o olhar atento às informações estratégicas serve para inserir os negócios em um patamar diferenciado dos concorrentes. Ou seja, é um excelente fator competitivo.
A respeito dos desafios, podemos destacar que os principais se referem a infraestruturas inadequadas de TI, ausência de habilidades analíticas e preocupações com privacidade e segurança de dados. Superá-los é totalmente possível!
No entanto, é necessário investir em infraestrutura tecnológica, firmar parcerias com especialistas em verificação de dados e adotar políticas de proteção de dados robustas. E nós, da Neurotech, podemos ajudá-lo!
Em síntese
A Advanced Analytics oferece grandes oportunidades para a gestão de saúde, permitindo uma abordagem baseada em dados e impulsionada por insights que melhoram a eficiência, a qualidade e a segurança do atendimento. Ao adotá-la, você pode posicionar o seu negócio de forma estratégica, a fim de enfrentar os desafios futuros e garantir ótimas assistências aos pacientes.
Destacamos acima, mas reforçar nunca é demais: as verificações devem, crucialmente, ocorrer a partir da integração de dados internos, do próprio negócio; e externos, vindos do mercado como um todo. É justamente nesse cenário que nós, da Neurotech, podemos ajudá-lo!
A implementação eficaz do recurso requer um compromisso contínuo com a inovação, a colaboração interdisciplinar e a adoção de uma cultura orientada por dados.
Otimize a gestão da sua operadora de saúde
Temos o que é necessário para você potencializar a administração de operadoras, cooperativas e seguradoras de saúde. Estamos à disposição para auxiliar sua operação a reduzir sinistros, aumentar as vendas, controlar melhor as despesas administrativas e prevenir fraudes.
Conheça a nossa solução de análise de dados e saiba mais.
https://conteudo.neurotech.com.br/plataforma-saude
por Bruno Silva
Quando uma instituição financeira trabalha com concessão de crédito, é natural que ao fornecer crédito para alguém, ela siga algumas regras para determinar os riscos, a capacidade de pagamento do cliente, entre outros aspectos. A estas regras, é dado o nome de política de crédito. Essa política tem como objetivo orientar as decisões de concessão de crédito de forma consistente e prudente, buscando minimizar riscos e maximizar a rentabilidade. Além disso, ela envolve a análise de informações sobre a situação financeira, histórico de crédito, capacidade de pagamento e outras características relevantes do cliente.
A Neurotech, através da plataforma Riskpack, possui soluções completas para todo o ciclo de vida do crédito, desde a prospecção de clientes até a recuperação de clientes devedores com maior propensão a pagar suas dívidas, descoberta de potenciais fraudes, entre outros. Cada componente do Riskpack cumpre um papel importante neste ciclo, e neste estudo de caso focaremos no Decision Designer.
O Decision Designer é uma ferramenta low-code de desenho de fluxos de trabalho baseada em BPM (business process model). A ideia por trás deste tipo de ferramenta é que usuários de negócio, que normalmente não possuem um entendimento mais aprofundado dos conceitos de programação, consigam expressar suas ideias e regras de negócio através de pouquíssimo código, para isto se utilizando de abstrações, tais como:
Para o contexto do Decision Designer, as tarefas podem ser dos seguintes tipos:
Uma importante consequência da definição da tarefa poder se dividir em subtarefas é que podemos estruturar as ideias lógicas de maneira hierárquica, onde um usuário com mais entendimento de negócio pode desenhar os fluxos de um modo mais alto nível, indicando, por exemplo, os passos em linhas gerais e os caminhos pelos quais a decisão deve percorrer, enquanto um usuário mais técnico pode, por exemplo, detalhar melhor e dividir os fluxos em regras, e aplicar tabelas, variáveis e até mesmo consultar recursos externos para enriquecer a tomada de decisão.
Além disso, criar regras de maneira hierárquica também permite sua adição à base de reuso, sendo possível utilizá-las sempre que necessário em novas políticas, tornando o processo bem mais produtivo e documentado, uma vez que as regras que foram adicionadas à base do reuso já foram extensivamente testadas e aplicadas anteriormente.
Estudo de caso
Para exemplificar melhor como podemos otimizar a divisão de papéis durante a construção de uma política, imagine o seguinte cenário:
O dono de uma loja de conveniência de um pequeno posto de gasolina de beira de estrada (vamos chamá-lo de Seu André) decide fazer um cartão de fidelidade para cativar os viajantes que por ali passam. A sua ideia inicial é, baseado nos dados fornecidos pelos clientes, ou aplicar algum tipo de desconto progressivo para clientes rotineiros ou fornecer o cartão fidelidade para novos clientes. Como Seu André ama muito sua cidade, e sempre que pode, faz propaganda do turismo local, se os clientes novos vierem de outros estados ele também gostaria adicionalmente de entregar-lhes algum pequeno souvenir (um chaveiro, ou um porta-moedas, entre outros). Além do mais, clientes que fazem aniversário naquele dia recebem um cartão de parabéns personalizado e uma taça de champanhe para fazer um brinde.
Este simples cenário é riquíssimo para exemplificar vários elementos do Decision Designer, associados aos conceitos de programação. Por exemplo, podemos começar a pensar de forma muito alto nível os tipos de clientes que pensamos em atender, quais são as variáveis de entrada que iremos precisar, etc. Num cenário do mundo real, precisaríamos de muitas informações para conferir realmente se o cliente possui aqueles dados que foram fornecidos, qual sua renda, se existe alguma tentativa de fraude, entre outras coisas. Vamos então considerar apenas o que está definido no exemplo para modelar a política de acordo:
Por definição de padrão, todas as variáveis de entrada no DD começam por PROP_, derivado de propostas Então, para as variáveis acima, podemos criar as seguintes propriedades:
Uma vez que foram definidas as variáveis que serão utilizadas na política, o próximo passo é traduzir os cenários descritos em regras do tipo SE -> SENÃO -> ENTÃO. O Decision Designer é próprio para isto, e sua interface intuitiva ajuda bastante nesta tarefa. Considerando inclusive que Seu André não possui um conhecimento aprofundado sobre programação, ele pode desenhar a regra principal sem grandes dificuldades, da seguinte forma:
Que interessante! Seu André conseguiu, no formato de fluxo de decisão, descrever exatamente o que ele espera como saída da sua política. A forma como a regra foi dividida em sub-regras é uma variação de um conceito de programação chamado de divisão e conquista, onde você divide um problema em partes menores para facilitar seu entendimento e conseguir resolver de maneira direta um problema muito simples, fazendo a junção dos resultados para compor o resultado final.
Como é possível ser observado, a regra principal foi dividida em quatro sub-regras:
Ele ficou tão feliz em ter conseguido desenhar a regra principal de maneira tão fácil, que se aventurou também a definir as sub-regras. Começando pela regra de definição se é um cliente recorrente ou novo (RGR_CLIENTE_NOVO), ele notou que bastava comparar o número de compras daquele cliente (que já recebe como entrada), para decidir se o cliente é novo ou recorrente.
Para definir a RGR_IDADE, apesar de não saber programar, ele notou que no Decision Designer existe uma seção com funções pré-definidas, e uma delas é justamente calcular idade. Que legal! Para utilizar a função calcularIdade, ele arrastou diretamente no desenho e percebeu que a função pedia qual a variável de entrada e qual a variável de retorno. Como ainda não tinha criado a variável de retorno, ele criou uma nova variável do tipo CALC para isto. As variáveis CALC possuem este nome porque, por definição de padrão, são calculadas em tempo de execução, em comparação às variáveis PROP que vêm como entradas da proposta, como já vimos anteriormente.
Neste caso, ele criou a variável CALC_IDADE para, a partir da função calcularIdade, e recebendo a PROP_DATA_NASCIMENTO como entrada, saber quantos anos o cliente tem, conforme a imagem a seguir:
Seu André agora se deparou com dois cenários que não soube resolver sem a ajuda de códigos de programação:
Seu André esperava, com a resposta destas perguntas, concluir as regras RGR_ESTADO e RGR_ANIVERSARIO, respectivamente. A boa notícia é que, para a primeira delas, ele vai conseguir resolver no DD sem utilizar quase nenhuma programação! Para isto, ele vai utilizar um recurso muito interessante do DD que é a integração com sistemas externos, para enriquecer sua tomada de decisão.
Ao navegar pelo DD com suas credenciais do Gateway, ele notou que a consulta Correios tem as seguintes entradas e saídas:
É exatamente o que ele queria! Com um CEP como entrada, obter qual o estado (ou UF) daquele CEP. Da mesma forma que ele conseguiu arrastar elementos para a regra principal, ele poderá arrastar a consulta Gateway para a sua área de desenho. Antes disso, será necessário indicar que a variável que ele escolheu como entrada para o CEP (PROP_CEP) seja vinculada à entrada cep da consulta CORREIOS:
Seu André notou que a saída do Gateway para saber o estado de um CEP é a saída UF, mas que ela é do tipo texto. Variáveis do tipo texto não podem ser arrastadas diretamente para a área de desenho. Ele então, teve uma ideia: que tal criar uma variável calculada com a lista dos estados, e aí sim, poder arrastá-la para tomar a decisão? Isto é totalmente possível, mas fazemos aqui uma reflexão com o Seu André: apesar da lista de estados ser relativamente pequena, e se fosse uma lista de países por exemplo? Ou dos municípios brasileiros? Como iríamos preencher centenas ou até milhares de valores na lista?
A resposta é simples: como nossa decisão para a RGR_ESTADO é baseada no fato de ser deste ou outro estado, a lista não precisa ser exaustiva! Neste caso, podemos fazer uso do atributo Default, que indica qual o valor padrão daquela lista. Este valor é útil porque ao tentar atribuir qualquer outro valor não presente na lista, ele será aplicado. Desta forma, a lista CALC_ESTADO ficou da seguinte forma:
Com a lista criada, Seu André vinculou a saída uf da consulta CORREIOS ao CALC_ESTADO:
Uma vez que foram vinculadas entradas e saídas para uma consulta do Gateway, agora sim é possível incluí-la no desenho e tomar decisões baseadas tanto no resultado em si, quanto nas variáveis que foram vinculadas. Deste modo, a regra RGR_ESTADO, fica assim:
Ou seja, a consulta CORREIOS do Gateway é acionada, recebendo como entrada o cep, que foi copiado de PROP_CEP, e dentre as suas saídas, copia o resultado da saída uf para a variável CALC_ESTADO, e caso o resultado do Gateway indique qualquer outro estado, a lista irá receber o valor OUTROS através do atributo Default, resultando na saída OUTRO da RGR_ESTADO.
Agora o Seu André está num impasse: chegou na última das regras, a RGR_ANIVERSARIO. Já familiarizado com os conceitos que já vimos até agora no DD, ele não se recorda de nenhum recurso que consiga ajudá-lo diretamente. Mas como ele é sempre muito antenado, está sabendo que só se fala em LLMs e ajudantes de chat em IA, tipo o ChatGPT (como eu disse, ele é muuuuito antenado).
Esta é uma excelente oportunidade para pedir ajuda ao ChatGPT, mas antes, como ele mesmo já desconfia, talvez seja uma boa ideia criar uma variável calculada CALC_ANIVERSARIO, para decidir na sua área de código (ícone ?) se é ou não seu aniversário. Como a lista por padrão já é criada com os valores SIM e NÃO, não será necessário nem alterar a lista de valores.
E agora, com ajuda do ChatGPT, Seu André pode inicialmente ficar um pouco confuso, e dizer: “quero saber se hoje é aniversário”, e vai notar que a resposta pode ser um pouco abrangente demais. A ideia é que ele seja o mais específico possível na hora de solicitar. Vamos dar uma ajudinha! Esta seria uma boa consulta a fazer:
Preciso de um código em Java que, dada a variável de texto aniversario (que é uma data no formato dia/mês/ano), altere o valor de um objeto para SIM ou para NÃO. Aplique as seguintes restrições:
Existem várias formas de chegar ao mesmo resultado e o código gerado poderá ser levemente diferente, mas a ideia geral está bem descrita e há grande chance de sucesso. Sobre as restrições, as duas primeiras são especificidades do DD, e não têm relação direta com o problema (resumindo, é muito provável que elas apareçam em todas as consultas que sejam feitas ao ChatGPT para o DD), e as duas últimas são para vincular as entradas e saídas que desejamos (variável PROP_DATA_NASCIMENTO e alterar o valor do próprio CALC_ANIVERSARIO, respectivamente).
Concluindo esta etapa, Seu André colou seu código e ficou muito contente, pois agora, finalmente sua política está quase construída e só precisamos dar-lhe uma pequena ajudinha, certamente nas próximas ele já conseguirá desenhá-la completamente sozinho! Para concluir a política, ele arrastou a CALC_ANIVERSARIO para a RGR_ANIVERSARIO e terminou o seu desenho:
Com isto, conclui-se a saga do Seu André para o desenho de sua política. De sua rápida jornada, podemos extrair algumas coisas interessantes:
Este estudo, apesar de seu caráter fictício, cobriu a maior parte dos elementos que podem ser utilizados para a criação de uma política. E se Seu André, que não sabe nada de programação conseguiu fazer um exemplo assim, você com certeza vai fazer políticas muito mais complexas com o uso do Decision Designer. Faça como ele e comece a utilizar o Decision Designer para criar suas próprias políticas de crédito com pouquíssimo uso de código.
Acesse: https://www.neurotech.com.br/desafios/
Muito se tem falado em como a Inteligência Artificial (IA) torna os negócios mais competitivos e lucrativos, mas você já ouviu falar em Sales Intelligence (inteligência de vendas)? É uma tecnologia de IA desenvolvida para lojas virtuais de diferentes segmentos, que possibilita otimizar o processo de vendas on-line, desde a captação de potenciais consumidores até a conversão.
Neste artigo, você vai entender como atingir a pessoa certa - no momento certo e com a oferta certa com essa incrível ferramenta - e como ela pode ser utilizada em prol do crescimento do seu e-commerce. Acompanhe.
Sales Intelligence é um sistema que usa algoritmos de Inteligência Artificial para analisar os dados dos consumidores e gerar insights para potencializar as vendas on-line. Isso possibilita segmentar os clientes com características e comportamentos semelhantes em grupos (clusterização), criar perfis ideais de compradores (personas) e fazer a recomendação de produtos mais adequados para cada cliente.
A ferramenta de inteligência de vendas também oferece o recurso de score de propensão, que ajuda a calcular a probabilidade de compra de cada cliente para produtos ou serviços específicos.
Ao conhecer melhor o perfil, o comportamento e as preferências dos consumidores, a tecnologia também ajuda a definir o canal e o momento mais adequado para entrar em contato com cada grupo de pessoas, criando estratégias de marketing e vendas mais eficientes e assertivas.
Em princípio, o principal objetivo da ferramenta Sales Intelligence é conhecer melhor o consumidor, entender suas preferências, necessidades e comportamentos, para oferecer a ele uma experiência de compra mais personalizada e satisfatória.
Na prática, a tecnologia melhora a comunicação com o cliente, indicando o canal mais adequado para cada etapa da jornada de compra.
Prático e intuitivo, o funcionamento do Sales Intelligence não é difícil de ser compreendido. A tecnologia funciona a partir da coleta e análise de dados históricos dos consumidores, que podem ser obtidos de diversas fontes como redes sociais, sites, aplicativos, software CRM, e-mail marketing, entre outras.
Esses dados são processados por algoritmos de Inteligência Artificial, que aplicam técnicas de aprendizado de máquina, estatística e outras tecnologias para aprender e entender sobre os interesses, os hábitos e o momento de vida dos consumidores, gerando insights e recomendações para as estratégias de marketing e vendas da sua empresa.
Posteriormente, esses insights são apresentados em forma de relatórios, dashboards, alertas ou sugestões de ações que podem ser utilizados pelos profissionais para melhorar as vendas.
A plataforma de inteligência de vendas traz diversos benefícios para lojas virtuais, tais como:
Como apresentamos neste artigo, Sales Intelligence é uma tecnologia que usa a Inteligência Artificial para otimizar o processo de vendas on-line, desde a captação até a conversão de clientes.
Se você quer conhecer o seu consumidor, melhorar a comunicação com o seu público e vender mais, entre em contato com a Neurotech. Ajudamos você a ofertar o produto certo para o cliente certo e, melhor, no momento certo. Saiba mais.
Collection Intelligence personaliza mensageria de forma automatizada abordando cada cliente de acordo com seus micro momentos
Já imaginou um sistema de cobrança otimizador, baseado em Inteligência Artificial generativa, semelhante ao Chat GPT? Pois este é o novo produto apresentado ao mercado pela Neurotech: a Collection Intelligence. Essa tecnologia permite que as empresas abordem os devedores de forma automatizada e, ao mesmo tempo, individualizada, tanto com relação às condições de negociação, quanto a sugestão dos canais de comunicação mais adequados e também usando o tipo de mensageria mais eficiente para cada perfil.
Ao receber a lista de devedores de seus clientes contendo o valor da dívida, o período de atraso e outras informações, a Neurotech enriquece essa base utilizando dados externos extraídos do lago de dados da própria empresa, associado ao hub de informações disponibilizado pelo seu ecossistema de parceiros.
A partir de um conjunto de possíveis ofertas definidas pelo contratante, a solução sugere o tipo de negociação que tem mais aderência e aumenta a chance de pagamento para cada perfil, podendo ser desde um desconto reduzido (para clientes com alta probabilidade de pagar), refinanciamento, (padrão médio) ou descontos agressivos (para consumidores com baixa probabilidade de quitação).
Finalmente, após todo esse refinamento da abordagem, a ferramenta sugere ainda o canal de comunicação mais adequado para falar com cada tipo de pessoa, podendo ser desde o moderno Chat até a tradicional carta, passando por telefone, e-mail e WhatsApp, entre outros.
De acordo com o nosso sócio fundador e Vice-Presidente de Produtos da Neurotech, Rodrigo Cunha, com esta solução a indústria de cobrança deixa de falar em clusters de clientes e passa a tratar pessoas como cada pessoa verdadeiramente é.
“Uma vez decidida toda esta jornada, essas informações são enviadas para nosso algoritmo dotado de uma IA generativa proprietária que constrói uma mensageria específica para cada indivíduo. Se a pessoa tem hábitos mais formais, a comunicação vai ser um pouco mais formal. Se, pelo contrário, uma pessoa é mais informal, assim vai ser a abordagem. Se ele acabou de ter um filho, isso vai ser levado em consideração. Se acabou de se casar, também", afirma.
Segundo ele, trabalhando desta forma a Neurotech tem conseguido alcançar índices de engajamento entre 25% e 40% superiores em relação aos métodos tradicionais utilizados para este tipo de serviço nos primeiros testes operacionais. “Engajamento neste caso significa mais devedores que respondem a um SMS enviado, interagem com um e-mail para fazer uma promessa de renegociação de dívida, ou efetivam a quitação do débito propriamente dita”, afirma.
Cunha ressalta que a empresa optou por utilizar uma rede pré-treinada de IA generativa desenvolvida pela própria Neurotech ao invés de usar soluções de mercado, como o ChatGPT, por exemplo. A decisão visa garantir a confidencialidade dos dados.
Com a experiência de mais de 20 anos no mercado, a Neurotech foi uma das pioneiras no uso de redes neurais no país e acompanhou toda a evolução deste tipo de tecnologia. Agora , com o surgimento dessa terceira geração da Inteligência Artificial, a companhia se mantém na vanguarda com um produto totalmente alinhado com os novos conceitos.
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.
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Quais foram os impactos da pandemia de Covid-19 nos serviços de apoio diagnóstico terapêutico (SDATs)? Leia este artigo e descubra!
O que antes era uma misteriosa pneumonia, causada por um agente desconhecido, transformou-se em um dos principais desafios de saúde pública em todo o planeta. Os casos de uma nova síndrome gripal que iniciaram em dezembro de 2019, na China, logo se espalharam pelo restante do mundo, causando uma série de transformações aos serviços de apoio diagnóstico terapêutico (SDATs).
No Brasil, o primeiro caso de Covid-19 (doença causada pelo novo Coronavírus - Sars-Cov-2) foi confirmado pelo Ministério da Saúde em 26 de fevereiro de 2020. Alguns dias depois, em 11 de março daquele ano, a Organização Mundial da Saúde (OMS) declarou oficialmente a pandemia relacionada à infecção.
Em pouco mais de três anos, as autoridades e os profissionais de saúde tiveram de enfrentar uma série de obstáculos, a fim de acolher os pacientes da melhor forma possível, diante da gravidade da situação. O aumento no número de serviços, de exames a consultas médicas, por exemplo, exigiu uma atuação ainda mais eficaz por parte das operadoras.
Ao longo deste conteúdo, você vai descobrir como o alerta global impactou a expansão dos SDATs e de qual forma a tecnologia se faz presente neste cenário. Continue conosco e boa leitura!
De um lado, a luta para desenvolver vacinas e medicamentos capazes de reduzir mortes e casos graves relacionados à Covid-19. Do outro, a busca pela compreensão dos impactos causados pela doença aos serviços de saúde e à sociedade como um todo.
É fato. Desde 2020, a comunidade científica não tem medido esforços para estudar o cenário epidemiológico em todo o mundo, o que é essencial para garantir tratamentos de qualidade aos pacientes e a assertividade das instituições que acolhem a população.
O livro Saúde Brasil 2020/2021: uma análise da situação de saúde diante da pandemia de Covid-19 é um dos exemplos de pesquisas bem-sucedidas acerca do tema. Lançado pelo Ministério da Saúde em dois volumes, o conteúdo serviu e ainda desempenha um relevante papel para a tomada de decisão em situações de emergência sanitária.
Elaborado por mais de 30 especialistas com experiência em instituições no Brasil e no exterior, o material reforça a importância das diferentes estratégias de tratamento, pontua aspectos relacionados à mortalidade e relação com doenças crônicas, entre outros pontos importantes. A saúde mental, por exemplo, foi um dos destaques do levantamento.
A ocorrência de sintomas depressivos aumentou diante da pandemia, o que também foi impactado pela necessidade de isolamento social e mudanças nas atividades cotidianas. Tópicos como esses exigem uma abordagem multidisciplinar, direcionando esforços na busca pela minimização dos quadros.
Mas, os efeitos não pararam por aí. Uma série de impactos negativos modificaram a rotina do Sistema Único de Saúde (SUS), conforme pesquisadores da FGV Saúde, da Escola de Administração de Empresas de São Paulo, vinculada à Fundação Getúlio Vargas (FGV).
Apesar dos esforços da rede para atender os pacientes com Covid-19 sem represar os atendimentos não urgentes e/ou relacionados a outras doenças, a situação foi alarmante. Houve diversas reduções de acolhimento aos cidadãos, sobretudo no primeiro trimestre da pandemia, com crescimento até o final de 2020:
O Brasil foi apenas uma das centenas de nações afetadas pelo cenário pandêmico. Uma pesquisa feita pela OMS entre novembro e dezembro de 2021 apontou que 90% dos países do globo tiveram de enfrentar incontáveis transformações diante da emergência sanitária.
A necessidade de ampliar tratamentos intensivos forçou operações a reordenar investimentos. Com mais desigualdades humanas e financeiras, houve piora na realização de procedimentos, consultas, etc, como destacamos acima.
De acordo com a Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), as operadoras de planos médico-hospitalares do país apresentaram o pior desempenho da história no segundo semestre de 2022: prejuízo de R$ 4,4 bilhões. Somado a isso, os planos de saúde tiveram um resultado líquido negativo de R$ 1,7 bilhão.
Montantes como esses têm uma explicação: o aumento nas despesas e nos custos, frente à necessidade de realizar procedimentos não eletivos que foram representados durante o pior período da pandemia. Com internações, tratamentos e outros exames em alta, os valores necessários para dar assistência aos pacientes expandiram consideravelmente.
Especialistas destacam que, conectado a esse ponto, estão a aprovação do Piso da Enfermagem e inúmeros questionamentos acerca de correções nos serviços ofertados à população. Dúvidas quanto ao reajuste salarial de profissionais e a falta de correções nas mensalidades, por exemplo, ampliam os riscos de colapsos, tornando a saúde algo cada vez mais caro para uma parcela da sociedade.
Índices como esses sublinham os inúmeros desafios enfrentados pelo Brasil quanto ao combate à pandemia. Apesar de reforços no SUS e uma série de investimentos na rede pública, é possível constatarmos que o colapso nas operações atingiu a população de muitas formas.
Houve, além dos desafios que mencionamos acima, uma tendência de aceleração da digitalização e do uso de recursos tecnológicos de ponta diante da pandemia. A nova realidade se fez presente nos mais variados segmentos empresariais, o que exigiu adaptações.
O processo de transformação digital acelerou com extrema rapidez por conta do panorama de emergência iniciado em 2020. Segundo a 33ª edição da Pesquisa Anual sobre o Mercado Brasileiro de TI e Uso nas Empresas, divulgada em maio de 2022 pelo pelo Centro de Tecnologia da Informação Aplicada (FGVCia) da Escola de Administração de Empresas de São Paulo (FGV EAESP), as mudanças ocorreram no tempo esperado para quatro anos.
Pelo menos 80% dos executivos estão agilizando os planos para digitalizar processos e implementar o uso de recursos de ponta. Além disso, metade deles (50%) pretende automatizar algumas das funções de suas empresas, de acordo com o relatório mais recente do Fórum Econômico Mundial.
No universo das operadoras de saúde, o que um dia foi imaginável, também se tornou algo relativamente comum, sobretudo diante da necessidade de isolamento social. A tecnologia foi essencial para que muitas instituições passassem a disponibilizar consultas de telemedicina aos clientes.
E elas certamente vieram para ficar! O diálogo com um profissional de saúde tem ocorrido desde então por meio de múltiplas plataformas que, com segurança, garantem diagnósticos precisos, compartilhamento e solicitação de exames por parte dos médicos, etc.
A partir do aumento de exames e consultas médicas, há também um número maior de despesas e receitas das operadoras e seguradoras de saúde. Sem esquecer, é claro, do incremento relacionado à abertura de sinistros.
Quando o assunto são os serviços de apoio diagnóstico terapêutico (SADTs), a Inteligência Artificial e a análise de dados podem ser excelentes soluções. Afinal, a IA é capaz de auxiliar na detecção de abusos em reembolsos e controlar uma série de riscos.
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Essa operação é fundamental para a cotação de apólice (enriquecimento de informações) e emissão de apólice (redução de riscos na cotação). Ou seja, conhecer o perfil do consumidor e garantir a segurança das operadoras de saúde nunca foi tão fácil!
É isso mesmo! Além de detectar possíveis abusos com eficiência, a IA também tem sido essencial para a prevenção e o monitoramento de muitas enfermidades. A nossa solução em saúde é composta por redes neurais complexas.
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A pandemia de Covid-19 trouxe inúmeros desafios, mas também oportunidades para os serviços de apoio diagnóstico terapêutico. A expansão dos SADTs no atual cenário está impulsionada pela aceleração digital, com ênfase na prevenção, no uso de tecnologias avançadas e na integração de soluções de saúde.
Essas tendências estão moldando um novo paradigma de cuidados de saúde. Assim, permitem a detecção precoce de doenças, o monitoramento remoto e o atendimento mais ágil e personalizado aos pacientes.
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Expectativa é de que incentivo do Governo Federal para compra de carros aqueça ainda mais o setor
O mercado brasileiro de seguros de automóveis retomou o bom momento registrado nos primeiros meses do ano. Depois de sofrer a primeira queda de 2023, em abril, a demanda do setor fechou o mês de maio com alta de 24,78%, na comparação mensal. É o que mostra o Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS). O indicador mede mensalmente o comportamento e o volume das consultas na plataforma da Neurotech, empresa pioneira em soluções de inteligência artificial aplicadas a seguros e crédito.
Na análise individual dos Estados que fazem parte do Índice, todos performaram positivamente na comparação com abril. O ranking ficou assim: Paraná (31,25%); Minas Gerais (26,67%); São Paulo e Rio de Janeiro (ambos com 25,84%), e Rio Grande do Sul (25,30%).
Na comparação Ano x Ano, maio também apresentou crescimento: 11,02% em relação ao mesmo mês de 2022. "Já prevíamos uma recuperação em maio, visto que abril foi atípico em todo ano de 2023 que, até o momento, se mostrou próspero para o setor", afirmaDaniel Gusson, head comercial de Seguros da Neurotech.
Cenário econômico
Gusson lembra que, por conta do aumento dos preços dos veículos novos e usados, o valor das apólices também registrou alta em abril, o que pode ter sido amenizado em maio com um cenário de custos mais baixos devido à queda do dólar, que ficou abaixo de R$ 4,90 pela primeira vez em um ano.
"Outro reflexo é a recuperação das vendas de veículos. As compras de automóveis e comerciais leves cresceram 9,65% em maio, segundo a Fenabrave (Federação Nacional da Distribuição de Veículos Automotores). Isso é ótimo e tende a melhorar com a promessa do Governo Federal de reduzir impostos para alavancar as vendas de carros no Brasil, o que ainda não foi sentido", explica Gusson.
Sobre o INDS
Criado em fevereiro de 2022, o Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS) abrange o universo das principais seguradoras brasileiras e mensura o apetite do brasileiro a assegurar o seu automóvel. Nem todas as milhões de consultas mensais registradas se transformam em apólices contratadas, pois o processo depende de fatores como o perfil da pessoa que está fazendo a solicitação, o apetite ao risco da seguradora e se há ou não indícios de fraude.
Saiba quais são os principais desafios na hora de ofertar crédito para sua carteira de clientes.
Embora muito rentável, a concessão de crédito possui diversos desafios, principalmente em uma economia volátil como a do Brasil. Diante desse cenário, é essencial que os gestores de crédito tenham clareza dos desafios enfrentados para gerir de forma saudável uma operação de crédito. Elencamos os principais desafios enfrentados. Confira a seguir:
A avaliação dos riscos em cada proposta de concessão de crédito é essencial para a saúde da operação de crédito. Entender dentre os clientes quais aqueles que possuem um perfil de bom pagador vai muito além dos dados concedidos pelos tradicionais Bureaus.
Para avaliar o risco de inadimplência, as empresas que concedem crédito usam principalmente modelos de scoring de crédito que levam em consideração diversos fatores, como histórico de crédito, renda, dívidas, dados alternativos, entre outros.
Esses modelos ajudam as empresas a tomar decisões mais informadas sobre a concessão de crédito e a definir limites de crédito adequados para cada cliente. No entanto, o desenvolvimento de modelos precisos e confiáveis de scoring de crédito pode ser um desafio, especialmente em mercados com poucos dados disponíveis ou em setores em que a inadimplência é comum.
Para evitar fraudes e golpes, as empresas que concedem crédito precisam implementar medidas de segurança robustas, como a verificação de identidade dos clientes, a análise de documentos e a monitorização de transações suspeitas. Além disso, as empresas podem usar tecnologias de detecção de fraude baseadas em inteligência artificial para identificar comportamentos fraudulentos e evitar transações suspeitas.
As empresas que concedem crédito precisam encontrar maneiras de se destacar em um mercado altamente competitivo.
Isso pode incluir oferecer taxas de juros mais baixas, termos de pagamento mais flexíveis ou serviços de atendimento ao cliente mais eficientes. As empresas também podem se diferenciar investindo em tecnologias inovadoras, como a análise de dados e a inteligência artificial, para melhorar a eficiência operacional e a precisão das decisões de crédito.
É certo que uma inteligência em dados é essencial para entender melhor os clientes para oferecer produtos e serviços que se diferenciem da concorrência.
As empresas que concedem crédito precisam seguir regras rígidas e as regulamentações aplicáveis podem variar de acordo com o setor, a região geográfica e o tipo de cliente.
Por exemplo, em muitos países, como no Brasil, existem leis de proteção ao consumidor que estabelecem regras claras para a divulgação de informações sobre produtos financeiros, o gerenciamento de dados pessoais e a resolução de disputas.
As empresas que não cumprem essas regulamentações podem enfrentar multas, sanções ou perda de reputação.
Quando os clientes não pagam suas dívidas, as empresas que concedem crédito enfrentam perdas financeiras, o que pode afetar sua saúde financeira e sua capacidade de oferecer crédito no futuro.
Para minimizar o risco de inadimplência se faz necessário implementar medidas de cobrança mais eficazes, como o envio de lembretes de pagamento, a negociação de planos de pagamento ou a terceirização de serviços de cobrança.
Deve-se lembrar que tudo deve ser feito de maneira a não gerar ruídos na relação com o cliente, a fim a diminuir os atritos que podem ocorrer nesse processo.
A concessão de crédito é diretamente afetada pelas mudanças na economia, como taxas de juros, inflação e desemprego.
Quando a economia está em recessão, por exemplo, os clientes podem ter mais dificuldade em pagar suas dívidas, o que aumenta o risco de inadimplência para as empresas que concedem crédito.
Para minimizar esse risco, as empresas podem ajustar suas políticas de crédito e seus modelos de scoring de crédito para refletir as condições econômicas
Como dito anteriormente, conceder crédito é uma operação muito vantajosa. Além dos ganhos financeiros diretos, a concessão de crédito gera também ganhos como a oferta de novos produtos, o aumento do poder de compra e a fidelização dos clientes. Mas como qualquer operação que envolva riscos, deve-se prestar bastante atenção nos desafios que ela coloca.
Você possui desafios na gestão da sua carteira de crédito ou ficou interessado sobre como o Big Data pode fazer a diferença na gestão de riscos da sua empresa? Fale conosco e conte com a expertise de mais de 20 anos no mercado de tecnologia!
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Em contrapartida, comparação anual mostra avanço do setor em relação a 2022
Após três meses aquecidos, entre janeiro e março de 2023, o mercado brasileiro de seguros de automóveis apresentou queda pela primeira vez no ano. Em abril, foi registrado um recuo de 22,07% na comparação com março. É o que mostra o Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS). O indicador mede mensalmente o comportamento e o volume das consultas na plataforma da Neurotech, empresa pioneira em soluções de inteligência artificial aplicadas a seguros e crédito.
Na análise individual dos Estados que fazem parte do Índice, todos apresentaram queda na comparação com o último mês de março. O ranking ficou assim: São Paulo (-26,45%), Rio de Janeiro (-22,61%), Minas Gerais (-20,21%), Rio Grande do Sul (-17,82%) e Paraná (-14,89%). Na comparação anual entre abril de 2022 e 2023, o único estado que registrou crescimento da demanda foi o Rio Grande do Sul (7,79%).
Apesar do primeiro resultado negativo de 2023, na comparação anual houve aumento 6,60%, considerando os números de abril do ano passado.
Mesmo com a mudança de comportamento em relação aos meses anteriores, Daniel Gusson, head comercial de Seguros da Neurotech, vê o movimento como esperado e mantém a expectativa otimista para o setor durante o restante de 2023. “O bom momento vivido entre janeiro e março elevou o patamar deste mercado, tornando qualquer recuo estatisticamente mais significativo. Vale lembrar que, por conta do aumento dos preços dos veículos novos e usados, o valor das apólices também registrou alta", explica.
Ele lembra ainda que a queda do indicador está relacionada à redução das vendas dos novos veículos. Segundo dados da Fenabrave, em abril foram emplacados 118.127 automóveis, um recuo de 19,18% em relação a março, quando o número somou 146.165.
Gusson ressalta que o Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS) é medido através do volume de consultas. Ou seja, o impacto para as seguradoras pode ser até mais brando em relação ao que a queda no interesse revela. “Nem todas as consultas registradas são efetivadas, pois a aceitação da apólice depende de diversas variáveis de risco que vão impactar no seu valor. O INDS serve como direcionamento do momento do mercado para as futuras ações estratégicas das seguradoras”, afirma.
Criado em fevereiro do ano passado, o Índice é baseado em volume de cotações e veio da demanda do setor em ter um indicador confiável que demonstrasse qual o apetite do brasileiro em assegurar o seu veículo.
O Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS) abrange o universo das principais seguradoras brasileiras e mensura o apetite do brasileiro a assegurar o seu automóvel. Nem todas as milhões de consultas mensais registradas se transformam em apólices contratadas, pois o processo depende de fatores como o perfil da pessoa que está fazendo a solicitação, o apetite ao risco da seguradora e se há ou não indícios de fraude.
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Na comparação anual, a queda chegou a 30%. Resultado negativo põe fim ao bom momento registrado em março
A demanda por crédito no Brasil recuou 17% em abril, quando comparada com o mês anterior. Esse resultado interrompe a recuperação registrada em março, quando a alta de 25% colocou fim na sequência de quedas nos dois primeiros meses do ano. Os dados são do Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC), indicador que mede mensalmente o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de varejo, bancos e serviços. A maior perda ficou com o varejo, que recuou 24%, ainda na comparação mensal, seguido dos bancos (-19%). O setor de serviços registrou queda de 1%.
Já na comparação anual, a queda foi ainda maior, chegando a -30% em relação a abril de 2022. O indicador foi puxado principalmente pelo varejo, que recuou 47%. Já a demanda dos bancos e financeiras reduziu 29%, enquanto para serviços a queda foi de 3%.
Resultado previsto
Breno Costa, diretor da Neurotech e responsável pelo indicador, lembra que um possível recuo já não era tratado como surpresa. "Os números de março animaram o mercado de crédito, mas sem perder a cautela pois o mês de fevereiro é mais curto e, neste ano, o carnaval reduziu ainda mais a quantidade de dias úteis. Por isso o crescimento já era esperado (para março), mesmo com o momento de crise do crédito. Em abril, essa crise ficou novamente evidente", afirma.
Vale lembrar que o Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC) considera todas as consultas feitas no período, mesmo aquelas que não resultaram de fato em um financiamento, por exemplo. Com isso, segundo Breno Costa, a influência do atual cenário econômico fica mais evidente. "Fatores como desemprego ainda em nível preocupante, juros restritivos e contração da renda causaram o endividamento das famílias e, por consequência, o aumento da inadimplência. Eles reduzem as consultas das pessoas à possibilidade de buscar financiamentos, levando à queda da demanda", explica o diretor da Neurotech.
Cenário varejista
No varejo, os únicos segmentos que apresentaram crescimento em relação a março foram lojas de departamento (13%) e vestuário (8%). Já o ranking de quedas ficou assim: supermercados (-38%); eletromóveis (-31%); outros (-17%); e móveis (-3%).
O ranking do INDC por segmento de março (comparação anual) ficou assim: supermercados (-33%); outros (-30%); eletroeletrônicos (-28%); vestuário (-8%); lojas de departamentos (-3%) e móveis (+30%).
A Mesa de Decisão em crédito é uma solução ideal para garantir agilidade e segurança à operação. Saiba Mais!
Operações do segmento financeiro devem contar com uma série de recursos no dia a dia, a fim de aprimorar procedimentos e garantir a rentabilidade dos negócios, afastando riscos iminentes. Quando o assunto é crédito, a Mesa de Decisão é uma etapa fundamental para alcançar objetivos como esses!
Afinal, nada é tão importante quanto conhecer quem está do outro lado do balcão. Saber quem é o consumidor que solicita um financiamento, por exemplo, faz toda a diferença para compreender o seu comportamento e verificar se ele tem, ou não, condições de honrar compromissos.
Neste artigo, você vai entender tudo sobre esta solução: o que é, como funciona, benefícios e muito mais. Siga conosco e boa leitura!
A Mesa de Decisão é um dos componentes do Motor de Decisão, e consiste em um sistema de filas utilizado para gerenciar, controlar e monitorar o processo de análise manual das propostas que não puderam ser aprovadas ou reprovadas automaticamente.
Esse processo promove a integração de sistemas de vendas com dados dos birôs de crédito, reunindo informações de fontes variadas e estudando os consumidores de forma minuciosa.
Entre as suas principais características, estão:
Pontos como esses são cruciais para diagnósticos ágeis e eficientes. Em poucos segundos, a solução aprova ou não uma venda, potencializando a segurança na concessão de crédito.
Vale ressaltar que a solução lida com clientes que não obtiveram aprovação automática. Ou seja, por meio da Mesa de Decisão, o profissional especialista tem acesso a dados de diversos bancos para aprofundar a avaliação e dar um retorno final, positivo ou negativo, sobre a solicitação.
Diversas peças-chaves formam a Mesa de Decisão. Juntas, elas atuam com o propósito de otimizar a análise creditícia e evitar riscos às operações. Saiba mais sobre cada um desses elementos:
O score ou pontuação de crédito permite visualizar o nível de segurança antes de fechar um negócio. Em uma escala que vai de 0 a 1000 - quanto mais alto, mais confiável é o tomador, são fornecidas diversas informações importantes que evidenciam se o cliente é, ou não, um bom pagador.
As chamadas filas possibilitam que a sua equipe categorize as propostas de forma dinâmica. Como pontos de apoio elementares para elas, estão gráficos e análises, que auxiliam na organização dos seus fluxos e de outros processos. Ou seja, a solicitação de crédito é analisada com acuracidade, sob diferentes pontos de vista.
Aqui, a gestão das decisões é otimizada! Com base naquilo que foi levantado acerca do consumidor, é possível prever até que ponto ele é capaz de honrar compromissos financeiros. Assim, você afasta riscos da sua empresa.
A solução também se destaca por reunir os dados históricos de um indivíduo. Nesse sentido, fornece uma visão completa sobre o comportamento do cliente, identificando possíveis situações de risco, inadimplência, etc.
Contar com a Mesa de Decisão dá mais credibilidade, rapidez e proteção aos processos relacionados à concessão de crédito. Nunca é demais reforçar: organizações que têm a tecnologia como aliada diferenciam-se de suas concorrentes e alcançam posições de destaque no mercado!
Os principais benefícios desta solução:
Tornar a Mesa de Decisão em crédito uma realidade em sua empresa é possível a partir de cinco etapas:
1. Levantamento de requisitos
Esse é o primeiro passo para implementar a solução. Em relação à análise da operação do cliente, busque responder a perguntas como:
2. Definição do escopo
Após, o objetivo é definir os principais pontos da operação. Para isso, é necessário responder a questionamentos como:
3. Políticas que manipulam a Mesa de Decisão
A terceira etapa se refere ao conhecimento sobre as políticas que possibilitam a manipulação de dados pela solução:
4. Fila
Por fim, mas não menos importante: é fundamental que você e o seu time tenham informações sobre a fila. Ela funciona como um agrupador de propostas unidas por contexto idêntico.
Todas devem ser analisadas por um mesmo grupo de profissionais. As variações da fila de propostas são:
Importante: as propostas podem trafegar entre as filas customizadas de acordo com o processo definido. No entanto, uma proposta só pode estar em uma fila customizada por vez. Somado a isso, as proposições aparecerão na fila histórico após a conclusão do estudo.
Em um mercado cada vez mais dinâmico, investir em produtos como a Mesa de Decisão em crédito só trará vantagens a você! Soluções tecnológicas asseguram alta performance e fazem com que o seu negócio se mantenha sempre competitivo.
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Perda na comparação anual foi puxada principalmente pelo varejo, que registrou retração de -25%
A demanda por crédito no Brasil recuou -6% em março, quando comparada com o mesmo mês do ano de 2022. Apesar de ser a quarta queda consecutiva, a boa notícia é que a retração, que em fevereiro atingiu – 21%, perdeu força. A maior perda ficou com o varejo -25%, seguido-8%. Já os bancos e financeiras obtiveram uma leve alta de 2%. Os dados são do Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC), indicador que mede mensalmente o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de varejo, bancos e serviços.
Na comparação mensal (março versus fevereiro de 2023), o INDC teve alta de 25%, interrompendo a sequência de queda. O indicador foi puxado pelo crescimento da demanda dos bancos e financeiras de 35%. Varejo e serviços cresceram 8% cada.
Para Breno Costa, diretor da Neurotech e responsável pelo indicador, apesar de os números de março serem bem melhores do que os meses anteriores, ainda não há muito o que comemorar. “É preciso ponderar a questão sazonal. Fevereiro é um mês mais curto e, este ano, o carnaval também reduziu a quantidade de dias úteis. Portanto, não é de se estranhar este crescimento que não significa uma reversão de tendência ainda”, afirma.
Costa pondera ainda que o INDC mensura a demanda por crédito novo. Portanto, sua retração não significa que haja uma queda do volume de crédito como um todo, pois a prioridade dos concessores é a rentabilização dos clientes que já fazem parte da sua carteira. “O momento é de mais conservadorismo na aquisição de novos contratantes por conta da conjuntura econômica, marcada por juros e inadimplência elevados”, diz.
Momento de crise
Costa acrescenta ainda que a baixa do varejo permanece como fator de preocupação. Com os juros reais elevados, as varejistas, intensivas em capital de giro, enfrentam problemas, ainda mais porque não conseguem repassar o custo mais alto do capital aos clientes finais. Além disso, a inadimplência elevada e o comprometimento da renda das famílias prejudicam as vendas e a oferta de crédito novo, impactando a demanda.
No varejo, o ranking do INDC por segmento de março (comparação anual) ficou assim: supermercados (-33%); outros (-30%); eletroeletrônicos (-28%); vestuário (-8%); lojas de departamentos (-3%) e móveis (+30%).
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!
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Você já imaginou um mundo onde as vendas on-line são geridas por inteligências artificiais que conhecem tudo sobre os consumidores e sabem os interesses de compra de cada um? Um mundo em que o marketing é feito de forma automatizada e eficiente, capaz de aumentar as vendas e reduzir o CAC (custo de aquisição de clientes)?
Parece uma cena de um filme ou livro de ficção científica, mas o fato é que esse cenário já é realidade. A Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia que permite que máquinas e sistemas simulem o raciocínio humano e realizem tarefas complexas de forma autônoma. Ela já está presente em diversos setores da sociedade, como saúde, educação e segurança. E, claro, também em vendas.
No e-commerce, a IA está sendo usada para ajudar as empresas a aumentar suas vendas, reduzir custos, personalizar a oferta de produtos e melhorar a experiência do cliente. Neste artigo, você vai entender como isso é possível!
Muito se tem falado que a IA vai dominar o mundo, mas pouco se sabe sobre isso. Todavia, o que temos certeza é que a tecnologia tem sido cada vez mais integrada aos processos comerciais das empresas, já que coleta, analisa e interpreta grandes volumes de dados, gerando insights e decisões assertivas para diversos problemas e desafios. De acordo com uma pesquisa realizada pela IBM, a IA já está presente no dia a dia de mais de 40% das empresas brasileiras.
Em comércios eletrônicos, a Inteligência Artificial pode ser aplicada em diferentes etapas do processo de vendas on-line, desde a atração até a fidelização dos clientes. Ela tem um papel fundamental para potencializar as vendas, melhorar a captação de clientes, sugerir o canal ideal de oferta, personalizar a comunicação, entre outras vantagens.
Mas como isso funciona na prática? A seguir listamos alguns exemplos de como a IA pode ajudar o seu e-commerce a vender mais:
Técnica que usa algoritmos para analisar os dados dos consumidores, seu histórico de compras e comportamento, indicando qual a probabilidade de eles realizarem uma compra. Isso ajuda a definir estratégias específicas para cada pessoa ou grupo.
Persona é a representação fictícia do cliente ideal. Diferente do público-alvo, ela tem características singulares, necessidades, desejos e dores. E como a IA pode ajudar a criar personas mais precisas e atualizadas? Nesse caso, usando informações coletadas de diversas fontes como redes sociais, pesquisas e feedbacks,transformando-as em dados confiáveis e relevantes para o negócio.
Funcionalidade baseada nos interesses, preferências, histórico de navegação e de compras dos consumidores. Na prática, a Inteligência Artificial coleta, analisa e interpreta esses dados históricos e os utiliza para sugerir produtos relevantes para os clientes. Essa, aliás, é uma excelente estratégia para aumentar o ticket médio, o engajamento e a satisfação dos consumidores.
Nesse caso, a IA é utilizada para agrupar os clientes em categorias, com base em critérios como localização, faixa etária, gênero, renda etc. A segmentação de mercado permite criar campanhas de marketing mais personalizadas e efetivas para cada público, aumentando as chances de conversão.
Esses são apenas alguns exemplos de como a IA pode dominar as vendas on-line e trazer benefícios tanto para os consumidores quanto para os vendedores. Contudo, isso não significa que as pessoas serão substituídas pelas máquinas. Pelo contrário! Na verdade, a IA potencializa o trabalho humano, tornando-o mais inteligente, ágil e produtivo.
Grandes empresas como Google e Meta (antiga Facebook) usam IA para aprender sobre as pessoas e oferecer soluções cada vez mais personalizadas e eficientes. Portanto, se você quer acompanhar essa tendência e se destacar no mercado, é hora de investir na IA para as suas vendas on-line.
A boa notícia é que a plataforma Sales Intelligence da Neurotech pode ajudá-lo nesse processo de forma rápida e descomplicada. A ferramenta utiliza a Inteligência Artificial para coletar dados dos seus leads e clientes de diversas fontes e em momentos de vida diferentes de cada um deles.
Ao entender a realidade e a necessidade dos seus consumidores, você será capaz de atingir a pessoa certa, no momento certo e com a oferta certa. Além disso, a plataforma Sales Intelligence também utiliza algoritmos para indicar a propensão à compra e fazer a recomendação de produtos mais indicada para cada persona. Dessa forma, sua equipe de marketing poderá se comunicar de forma mais assertiva com o seu público, aumentando as taxas de conversão e os lucros do negócio.
Faça como várias empresas que utilizam a tecnologia para automatizar processos e aumentar as vendas. Entre em contato com a Neurotech e ofereça o produto certo para o cliente certo.
O processo de aquisição da Neurotech pela B3, A Bolsa do Brasil, acaba de ser concluído, após a operação ser aprovada sem restrições pelo Conselho Administrativo de Defesa Econômica (Cade) e a Comissão de Valores Mobiliários (CVM). Com isso, a Neurotech passa a pertencer ao maior ecossistema de dados do país e irá ofertar a seus clientes ferramentas cada vez mais estratégicas para a tomada de decisões.
“Nosso propósito nesta nova fase junto com a B3 é otimizar ainda mais a tomada de decisão de nossos clientes. A união entre dados de alto valor, com inteligência artificial e a expertise de nossos times, transformará a realidade das empresas que fazem parte do ecossistema B3, além de impactar positivamente o mercado, tornando a decisão baseada em dados uma realidade disponível para as empresas de todo o Brasil", disse Domingos Monteiro, fundador e presidente da Neurotech, que seguirá como CEO da empresa, cargo que exerce desde 2002.
Com conclusão do processo, a B3 dá mais um passo em sua estratégia de diversificação e crescimento além de seu negócio principal. A aquisição deverá complementar a oferta de produtos de dados e soluções analíticas para o mercado, nas verticais de crédito, riscos e seguros.
“A frente de dados é uma iniciativa que tem alto potencial de crescimento para a B3. A chegada da Neurotech impulsiona a nossa estratégia de transformar dados em produtos e soluções de alto valor agregado para resolver problemas reais dos nossos clientes”, disse Ana Carla Abrão Costa, vice-presidente de Novos Negócios da B3.
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