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

Marketing

Quais as vantagens do machine learning aplicado ao marketing?

Quais as vantagens do machine learning aplicado ao marketing?... Saiba mais!

Imagem de capa

O machine learning, ou traduzindo ao pé da letra “aprendizado de máquina”, é a capacidade de sistemas compreenderem e analisarem grandes volumes de dados com certa autonomia. É uma Inteligência Artificial com foco prático em resolver demandas específicas, que pode contribuir em diversas setores do conhecimento. O marketing das grandes empresas pode utilizar este trunfo para gestão de dados, segmentação e insights mais assertivos para campanhas. Quer conhecer alguns exemplos de ações com machine learning? Confira nossos tópicos a seguir!

Análise de dados e estratégias de perfil

Os sistemas de machine learning conseguem reconhecer melhor comportamentos de consumo e trazer informações muito relevantes e decisivas para as equipes de marketing das grandes empresas. Ele otimiza os processos e os torna muito mais efetivos. Esses sistemas processam uma quantidade enorme de dados complexos, com muitas variáveis  diferentes, algo que um simples Excel não daria conta de fazer - ou não faria com a mesma eficácia. Eles são capazes de identificar as variáveis mais relevantes de cada caso e entregar informações precisas e segmentadas para a sua tomada de decisão.

Precificação, predição de demanda e jornada do cliente

Com os algoritmos de machine learning, é possível prever o volume de vendas, os produtos mais vendidos, aqueles que precisam "de um empurrãozinho", e até mesmo encontrar o melhor preço de um produto. “Se uma rede de supermercados analisa por machine learning o consumo de um dia, ela pode traçar estratégias para o dia seguinte ajustando promoções para produtos específicos e ainda  calculando riscos de faturamento. Ela pode ajustar toda a estratégia de marketing de forma rápida e segura, com muita agilidade”, explica Danny Claro, professor de marketing do Insper. Também é possível usar o machine learning aplicado ao marketing para ativar clientes inativos e  analisar o valor da “vida útil” de cada cliente. Essas ações são realizadas com base em históricos de compras e suas interações com campanhas de marketing. As plataformas podem fazer análises preditivas, o que permite adaptar a jornada do consumidor e transformá-la em algo mais personalizado. Outra possibilidade é  criar modelos de predição de churn, que indicam a propensão de um cliente deixar a sua empresa antes que isso aconteça.

Machine Learning aplicado ao marketing: a Serasa Experian pode te ajudar!

As soluções tecnológicas atreladas à enorme expertise de dados da Serasa Experian podem trazer um grande impacto aos resultados das suas ações de marketing. Sua empresa pode contar com soluções modernas, que promovem a prospecção e gestão da sua carteira, produzindo visões únicas de cada cliente e usando robustos motores de decisão. Com isso, você pode melhorar a segmentação das suas campanhas, tornando-as integradas e de maior alcance. Quer saber mais a respeito? Clique aqui e solicite um contato comercial sem compromisso! 

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