Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7,9%

Variação mensal 4,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,0%

Variação mensal 7,4%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 39,8%

Percentual no mês 38,7%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 56,7%

Percentual no mês 57,2%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.280,32

Pontualidade do pagamento 77,9%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 268,83

Pontualidade do pagamento 93,9%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 6,94

No mês (em milhões) 1,15

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 15,9%

No mês (em milhões) 8,0

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 16,4%

No mês (em milhões) 7,6

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 48,3%%

No mês (em milhões) 78,8

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,2%

Variação mensal -1,5%

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 7,9%

Variação mensal 4,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,0%

Variação mensal 7,4%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 39,8%

Percentual no mês 38,7%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 56,7%

Percentual no mês 57,2%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.280,32

Pontualidade do pagamento 77,9%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 268,83

Pontualidade do pagamento 93,9%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 6,94

No mês (em milhões) 1,15

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 15,9%

No mês (em milhões) 8,0

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 16,4%

No mês (em milhões) 7,6

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 48,3%%

No mês (em milhões) 78,8

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,2%

Variação mensal -1,5%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236

No mês 61

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638

No mês 167

Indicadores Econômicos

A próxima tendência no e-commerce: prever o comportamento do consumidor

Entenda como prever o comportamento do consumidor será tendência no futuro do e-commerce.

A próxima tendência no e-commerce: prever o comportamento do consumidor

Por Juliana Azuma* Para o e-commerce, construir um relacionamento individual com seus consumidores é a estratégia ideal. Entretanto, essa construção pede uma personalização adequada no ambiente online, e os varejistas precisam ter informações inteligentes sobre seus clientes. Estudo da Experian mostra que 61% dos lojistas entrevistados desejam usar essa percepção para gerar engajamento. Além disso, eles buscam tornar o relacionamento mais inteligente com o intuito de aumentar receitas. Mas, sem um entendimento profundo da base dos usuários, como é possível incrementar vendas? Ter uma visão completa de quem compra no site é um primeiro passo, mas o e-commerce precisa adotar uma estratégia consistente para melhores resultados. É preciso buscar dados complementares que ampliem o engajamento, como hobby, áreas de interesse e itens desejados. A coleta em tempo real dos dados dos consumidores leva a um novo nível de personalização para o comércio eletrônico – o que se traduz em melhor experiência aos consumidores. Para chegar lá e surpreender o cliente, é importante garantir que todas as informações estejam atualizadas. A grande maioria das companhias suspeita que um quarto dos dados não seja preciso. Busque vincular todos os registros para ter uma visão única dos padrões de compra e das preferências das pessoas. Depois, descubra como pode prever o comportamento do cliente. Históricos de dados transacionais (coletados a cada transação) são ótimos; no entanto, trazem apenas parte da história. Um modelo preditivo (processo de análise de informações que permite prever ações no futuro) pode indicar propensões de compras. Nesse cenário, é preciso coleta em tempo real, da mesma forma que a interação online do cliente. Com a análise preditiva, o lojista virtual pode adaptar seu display para levar os clientes ao caminho ideal para a compra. Além disso, vale considerar as implicações na retenção de clientes. É possível personalizar ofertas com base no histórico de vida de cada indivíduo. Esta transição não acontece da noite para o dia – mas já começou, pois pesquisas indicam que os comerciantes querem implementar soluções de personalização cada vez mais robustas. Para se destacar, é importante focar nas análises que definem o comportamento do consumidor. A partir daí, procure maneiras de amarrar esses indicadores com uma personalização online e dinâmica. *Juliana Azuma é Superintendente de Marketing Services da Serasa Experian

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