Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 6,3%

Variação mensal -3,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,4%

Variação mensal -2,3%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 38,7%

Percentual no mês 38,4%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 57,3%

Percentual no mês 57,8%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.280,32

Pontualidade do pagamento 77,9%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 402,57

Pontualidade do pagamento 82,6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.340,29

Pontualidade do pagamento 80,7%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 268,95

Pontualidade do pagamento 92,0%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 6,94

No mês (em milhões) 1,15

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 18,0%

No mês (em milhões) 8,1

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 18,5%

No mês (em milhões) 7,7

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 48,5%

No mês (em milhões) 79,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,1%

Variação mensal 1,7%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236

No mês 61

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638

No mês 167

Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 6,3%

Variação mensal -3,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,4%

Variação mensal -2,3%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 38,7%

Percentual no mês 38,4%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 57,3%

Percentual no mês 57,8%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.280,32

Pontualidade do pagamento 77,9%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 402,57

Pontualidade do pagamento 82,6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.340,29

Pontualidade do pagamento 80,7%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 268,95

Pontualidade do pagamento 92,0%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 6,94

No mês (em milhões) 1,15

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 18,0%

No mês (em milhões) 8,1

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 18,5%

No mês (em milhões) 7,7

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 48,5%

No mês (em milhões) 79,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,1%

Variação mensal 1,7%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236

No mês 61

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638

No mês 167

Autenticação e Prevenção à Fraude

Análise preditiva: como a tecnologia evita perdas na sua loja virtual

Entenda como a análise preditiva protege seu e-commerce contra fraudes, reduz perdas, melhora o estoque e aumenta o lucro! Confira no blog.

Análise preditiva: como a tecnologia evita perdas na sua loja virtual

Gerenciar um e-commerce é um desafio diário para quem busca estabilidade, crescimento e proteção contra riscos invisíveis. Entre tantos obstáculos, a fraude no e-commerce é uma das maiores preocupações de lojistas digitais atualmente.

Felizmente, a tecnologia evoluiu e, com ela, surgiram soluções inteligentes capazes de antecipar ameaças, otimizar processos e aumentar o lucro. Uma dessas inovações é a análise preditiva, que é a solução mais adaptativa para quem deseja vender mais, reduzir perdas e conquistar a confiança do consumidor. Confira mais detalhes sobre o assunto a seguir!

O que é análise preditiva?

Análise preditiva consiste no uso de inteligência de dados, estatísticas e algoritmos de machine learning para prever comportamentos, tendências e riscos no comércio eletrônico. Esse recurso permite que lojas virtuais ajam antes mesmo de um problema aparecer para tornar a gestão mais estratégica e menos reativa.

Quem já enfrentou prejuízos com fraudes, excesso de estoque ou campanhas ineficazes sabe a diferença que faz antecipar cenários. A análise preditiva identifica padrões e comportamentos de consumo, além de orientar decisões importantes.

Como a tecnologia evita perdas na sua loja virtual?

A tecnologia, hoje em dia, atua como um escudo nos bastidores do e-commerce. Ela cruza dados em alta velocidade, detecta riscos e orienta o lojista sobre as melhores ações para evitar prejuízos.

O uso da análise preditiva não só reduz perdas financeiras, mas também oferece uma experiência de compra mais segura para o consumidor, o que fortalece a reputação da loja virtual. Confira 7 maneiras de como a tecnologia evita perdas na loja virtual:

1. Detecção de fraudes

O maior pesadelo de quem vende online ainda é a fraude online. Com análise preditiva, o combate a esse problema ganha um novo patamar.

Sistemas inteligentes usam machine learning para identificar comportamentos suspeitos, como múltiplos pedidos de alto valor para o mesmo endereço, tentativas de compra com cartões diferentes e perfis de compra fora do padrão.

O algoritmo monitora tudo em tempo real e bloqueia ou revisa pedidos suspeitos antes da finalização da venda: isso reduz o risco de chargebacks, protege o caixa e economiza tempo, além de preservar a reputação do negócio. O resultado é uma operação mais segura e eficiente, com vendas aprovadas para clientes legítimos.

2. Sistema de pontuação

A análise preditiva implementa o chamado fraud scoring também. Esse sistema atribui uma pontuação a cada transação, analisa fatores como origem do pedido, histórico do cliente e valor da compra. Se a transação apresenta alto risco, pode ser automaticamente bloqueada ou encaminhada para revisão especializada.

Esse processo torna a avaliação mais ágil e acertada, além de aumentar a taxa de aprovação e minimizar fraudes. O uso do fraud scoring ajuda a loja virtual a vender com mais tranquilidade e confiança ao basear decisões em ciência de dados, não apenas em intuição.

3. Personalização e marketing

Entender o cliente é a oportunidade de encontrar uma maneira de como vender mais no digital. A análise preditiva transforma dados em inteligência de marketing ao segmentar públicos e direcionar campanhas personalizadas.

Dessa forma, ofertas não vão para todos, mas para quem realmente tem potencial de conversão. Sistemas de recomendação sugerem produtos sob medida para o perfil de cada comprador, o que eleva o ticket médio e a chance de vendas cruzadas.

4. Gestão de estoque

Equilibrar o estoque é um dos maiores desafios de quem vende online. Ter produtos parados gera prejuízo, enquanto a falta de itens pode afastar clientes e abrir espaço para a concorrência.

Com modelos preditivos, é possível analisar histórico de vendas, sazonalidades, tendências e até informações vindas das redes sociais para prever a demanda com precisão. Assim, o lojista ajusta pedidos de acordo com a procura real e evita excessos e rupturas. Isso garante vendas contínuas, reduz perdas e mantém a satisfação dos consumidores em alta.

Se interessou pela análise preditiva? Então, confira o vídeo a seguir e entenda o que é análise prescritiva e por que ela decide por você:

 5. Monitoramento em tempo real

O poder da análise preditiva está no monitoramento constante dos dados. Sistemas antifraude monitoram o e-commerce 24 horas, além de detectar qualquer anomalia ou comportamento fora do padrão.

Com essa vigilância permanente, o lojista pode agir rapidamente diante de tentativas de fraude, variações inesperadas de demanda ou problemas em pagamentos online. Essa agilidade representa segurança, competitividade e agilidade para acompanhar o dinamismo do mercado.

6. Redução nas devoluções e churn

Cada devolução significa perda financeira e pode abalar a credibilidade do e-commerce. A análise preditiva permite investigar padrões de devolução e reclamação para identificar rapidamente as causas e corrigir falhas diretamente na origem — seja no produto, entrega ou atendimento.

Outro benefício é a redução do churn, ou seja, a evasão de clientes. O sistema aponta usuários propensos a abandonar a loja, permitindo ações segmentadas, como campanhas especiais e ofertas exclusivas.

7. Precificação dinâmica

A maioria das lojas virtuais ainda usa métodos manuais para alterar preços. A análise preditiva revoluciona esse processo ao aplicar algoritmos que identificam oscilações de demanda, movimentos da concorrência e perfis de compra em tempo real.

Isso permite ajustar os preços automaticamente: itens com mais saída em determinadas épocas recebem valores otimizados, enquanto produtos parados podem entrar em promoção rapidamente. O resultado é maior competitividade, vendas aceleradas e caixa saudável.

Como a Serasa Experian auxilia com a solução antifraude

Na busca por segurança, nós, da Serasa Experian, nos unimos à ClearSale para oferecer tecnologia antifraude de última geração, com atendimento especializado e foco total no e-commerce.

Nossas soluções usam inteligência artificial e análise preditiva, já tendo barrado mais de R$ 70 bilhões em tentativas de fraude em 2024. Com a solução antifraude para vendas online, sua loja virtual reduz estorno de pagamento, expande vendas com confiança, mantém a reputação e impede perdas antes mesmo que ocorram.

A análise preditiva é o caminho para vender mais, proteger seu e-commerce e garantir resultados sólidos. Leve inovação para sua loja virtual e conte com soluções líderes de mercado para crescer com segurança. Até a próxima!

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