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$ 1.321,18

Pontualidade do pagamento 77,7%

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 47,9%

No mês (em milhões) 78,2

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$ 1.321,18

Pontualidade do pagamento 77,7%

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 47,9%

No mês (em milhões) 78,2

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

Marketing

Modelos preditivos: transforme dados em resultados

Conheça como os modelos preditivos usam dados para criar projeções e aumentar performance nos negócios.

Modelos preditivos: transforme dados em resultados

Saber como prever o comportamento do cliente e reverter a perda da base é primordial para quem quer crescer em tempos de crise Apesar do atual cenário econômico do país, em diversas esferas já se discutem estratégias concretas para diminuir as perdas nos negócios e voltar a crescer. E a análise preditiva pode ser uma grande aliada nesse jogo, especialmente em setores como varejo e serviços. Os modelos preditivos combinam conceitos de marketing, inteligência de mercado e ciência dos dados. Em um ambiente dinâmico e volátil, com a produção excessiva de informações por parte dos usuários, é possível traçar padrões de comportamento e de respostas dos clientes. Por meio de funções matemáticas aplicadas a grandes massas de dados, as empresas conseguem identificar padrões ocultos e prever o que poderá ocorrer. Um exemplo prático que ilustra esse conceito é o de uma operadora de telefonia móvel. Um dos principais problemas nesse segmento é a taxa de cancelamento, conhecido como churn rate. Estancar essa perda de clientes é extremamente importante e o uso de modelo preditivo é um aliado nesse desafio. O cruzamento de informações - como perfil de cada cliente e análise das reclamações efetuadas, por exemplo - agregado ao grande volume de dados que a operadora tem em sua base permite aprender e criar padrões. O modelo preditivo atua nessa camada mais profunda que proporciona um nível maior de acerto em relação à taxa de cancelamento, prevendo esse tipo de comportamento. Os dados oriundos dessa análise servirão para que a empresa desenvolva ações específicas para cada grupo de cliente de acordo com seu histórico e comportamento, antecipando-se ao encerramento de seu contrato com a empresa. Grande parte da jornada do consumo hoje de uma série de produtos passa pelo online e isso abre janelas de oportunidades para a análise preditiva. No entanto, como em todas as estratégias de marketing, é necessário saber extrair dos dados o melhor que eles podem oferecer. Vejam algumas dicas valiosas: Analise o histórico: um princípio básico e muito útil do marketing prega que é mais barato manter um cliente na base do que captar um novo. A análise do histórico dos usuários já existentes irá dar pistas úteis sobre o nível do relacionamento e satisfação da base para evitar perdas. Use dashboards: o monitoramento de dados exige equipe de especialistas com disciplinas complementares. Um ponto de partida que irá ajuda-los na definição dos melhores modelos preditivos é o acesso a dashboards e dados atualizados em tempo real para que seja possível traçar rapidamente as ações necessárias. Antecipe-se ao seu usuário: ao analisar padrões de comportamento de usuários e prever futuras reações é possível estabelecer estratégias que diminuam as reclamações e a consequente perda dos clientes. Ajustes de preços, na oferta dos serviços prestados ou a criação de promoções são ações importantes que podem ser acionadas para reverter tendências e se antecipar diante de um determinado comportamento por parte de seus clientes.

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