Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7,5%

Variação mensal 4,2%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 13,1%

Variação mensal -5,4%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 38,7%

Percentual no mês 37,2%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 57,2%

Percentual no mês 53,7%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.391,05

Pontualidade do pagamento 76,8%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 389,03

Pontualidade do pagamento 82,8%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.448,68

Pontualidade do pagamento 81,3%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 293,85

Pontualidade do pagamento 91,2%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 10,89

No mês (em milhões) 1,02

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 17,2%

No mês (em milhões) 9,1

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 17,7%

No mês (em milhões) 8,7

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 51,0%

No mês (em milhões) 83,9

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 1,9%

Variação mensal 0,6%

Falência Requerida

CNPJs no ano 234

Processos no ano 224

Recuperação Judicial Requerida

CNPJs no ano 602

Processos no ano 268

Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7,5%

Variação mensal 4,2%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 13,1%

Variação mensal -5,4%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 38,7%

Percentual no mês 37,2%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 57,2%

Percentual no mês 53,7%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.391,05

Pontualidade do pagamento 76,8%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 389,03

Pontualidade do pagamento 82,8%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.448,68

Pontualidade do pagamento 81,3%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 293,85

Pontualidade do pagamento 91,2%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 10,89

No mês (em milhões) 1,02

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 17,2%

No mês (em milhões) 9,1

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 17,7%

No mês (em milhões) 8,7

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 51,0%

No mês (em milhões) 83,9

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 1,9%

Variação mensal 0,6%

Falência Requerida

CNPJs no ano 234

Processos no ano 224

Recuperação Judicial Requerida

CNPJs no ano 602

Processos no ano 268

Decisão

O impacto do big data, analytics e inteligência artificial no varejo

O impacto do big data, analytics e inteligência artificial no varejo... Saiba mais!

Imagem de capa

O avanço da tecnologia tem permitido que o comércio conheça melhor seu público e antecipe necessidades, ciclos de compra, e seu relacionamento com o cliente. Já se foi a época em que o avanço tecnológico era retratado por filmes futuristas com robôs e naves espaciais.  Ferramentas como big data, analytics e inteligência artificial estão mais presentes em nosso dia a dia do que pensamos – seja em nossas decisões de consumo, nos programas de reconhecimento de voz, nos anúncios ofertados na web ou nos produtos vendidos de forma personalizada pelas lojas virtuais. A inteligência artificial no varejo funciona como as antigas proprietárias de bazares de bairro, que conheciam quase toda a clientela. Quando um novo produto chegava ao estoque, elas sabiam exatamente a quem vendê-lo. A diferença está no volume de informações que, obviamente, é muito maior –  o chamado big data. A inteligência artificial, junto com o analytics – a habilidade de utilizar dados e raciocínio sistemático para uma tomada de decisão mais eficiente – possibilitou que o varejo conhecesse de fato seu consumidor. Também permitiu que os lojistas estivessem mais perto de sua clientela em forma de produtos e campanhas personalizadas. Segundo pesquisa “O novo sentido do sucesso para Varejo e Consumo” da PwC (PricewaterhouseCoopers), 77% dos CEOs de varejo estão preocupados com mudanças no comportamento e gastos dos consumidores. No mesmo estudo, 57% destes executivos afirmam que pretendem fazer mudanças na forma de gerenciar a marca, marketing e comunicações para atender à demanda de expectativas dos stakeholders. Conhecer melhor os próprios clientes cultivando um relacionamento de qualidade com os mesmos, certamente é uma meta comum entre estes varejistas. E para alcançar este objetivo, há desde ferramentas de monitoramento de redes sociais, sistemas para análise, histórico de compras, até novas tecnologias de inteligência artificial que adentraram o mundo do marketing digital para definir as melhores ações e estratégias de comunicação. Dentre as ofertas da Serasa Experian para melhorar a inteligência do uso de dados e o uso de tecnologia, está, por exemplo, o Voice of Customer que transforma dados não estruturados em informação inteligente. O objetivo é que o empreendedor, possa melhorar e estruturar o relacionamento entre cliente e empresa. Independentemente de a empresa ter condições de investir ou não em novas soluções, é importante ela saber que o consumidor já foi impactado por esta mudança digital. Ou seja, em meio a lojas que o tempo todo enviam propagandas e sugestão de produtos personalizados, o cliente pode deixar de comprar em um site para ir a outro que se predispôs a vender primeiro além é claro, de trocar de fornecedor por não ter um bom relacionamento com a empresa.

Feedback do Artigo

Este conteúdo foi útil

Fique por dentro das novidades!

Inscreva-se e receba novidades sobre os assuntos que mais te interessam.

Leia também

Governança de IA: como estruturar o uso corporativo de inteligência artificial?

Governança de IA: como estruturar o uso corporativo de inteligência artificial?

Como aplicar a governança de IA na sua empresa para assegurar a conformidade regulatória, proteger os dados e gerar valor de mercado.

IA responsável: princípios para usar inteligência artificial com ética

IA responsável: princípios para usar inteligência artificial com ética

Como aplicar a IA responsável com ética, transparência e segurança para proteger dados e evitar vieses. Saiba mais!

O que é monitoramento de VIPs (Very Important Persons)? Como funciona?

O que é monitoramento de VIPs (Very Important Persons)? Como funciona?

Entenda o que é monitoramento de VIPs, como funciona e de que forma ajuda a proteger executivos, dados sensíveis e reduzir riscos de fraude.

O que é PSP do recebedor e por que o pagamento da sua loja pode ser rejeitado?

O que é PSP do recebedor e por que o pagamento da sua loja pode ser rejeitado?

Entenda o que é PSP do recebedor, por que pagamentos são rejeitados no checkout e como o uso de biometria e MFA ajuda a aprovar vendas legítimas!

Engenharia de dados: por que ela é fundamental para inteligência artificial e analytics

Engenharia de dados: por que ela é fundamental para inteligência artificial e analytics

Entenda como a engenharia de dados constrói os pipelines de dados necessários para sustentar a precisão dos sistemas de IA nas empresas.

Melhor ferramenta para reduzir desperdício de mídia em campanhas digitais

Melhor ferramenta para reduzir desperdício de mídia em campanhas digitais

Entenda as principais causas do desperdício de verba em campanhas digitais e como dados de qualidade aumentam a eficiência de mídia.