Se você enfrenta fraudes e inadimplência no seu e-commerce, fintech ou varejo, sabe o quanto esses problemas podem destruir sua lucratividade e confiança do cliente.
Em 2023, segundo a revista Exame, as fraudes no comércio eletrônico no Brasil chegaram a quase R$6 bilhões, impactando diretamente negócios de todos os tamanhos.
A inteligência de dados é a chave para minimizar esses impactos. Paulo Costa, CEO da PH3A, mostrou em um bate-papo no Play Growth podcast, como o big data e algoritmos avançados podem revolucionar a detecção de fraudes e mitigar riscos. Exemplos de sucesso, como o Nubank, demonstram a eficácia de usar dados comportamentais para conceder crédito de forma segura.
Para entender como a Inteligência de Dados pode reduzir fraudes e inadimplências, leia o artigo até o final ou assista ao nosso episódio do Play Growth Podcast.
Confira no artigo:
A Trajetória de Paulo Costa no Ramo de Inteligência de Dados
Paulo Costa iniciou sua carreira nos anos 90, fundando uma empresa
de dados em uma época em que trabalhar com tecnologia e dados era um grande desafio. Ele compartilha que, naquela época, a principal ferramenta de marketing era a mala direta, um método caro e com grandes perdas devido aos erros em dados cadastrais, como endereços incorretos ou pessoas que haviam mudado de residência.
Para resolver esses problemas, Paulo e sua equipe desenvolveram algoritmos que padronizavam e corrigiam dados, minimizando custos e melhorando a eficácia das campanhas de mala direta. Essas inovações permitiram à empresa prosperar, culminando em sua venda para a Experian, uma das maiores empresas de crédito no mundo.
Porém, após a venda de sua empresa, Paulo ainda continuou aprimorando seus conhecimentos e desenvolvendo ferramentas que utilizam a Inteligência de Dados para resolver inúmeros problemas envolvendo crédito no país.
Ele destaca que, com o crescimento do comércio digital e a ampliação do crédito, as empresas enfrentam um aumento significativo nos riscos associados à fraudes e à inadimplência. No cenário digital, a identificação de fraudes se torna mais complexa devido à facilidade com que informações podem ser manipuladas e a dificuldade de verificar identidades.
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Estratégia de Análise de Risco
Utilização de Big Data
- As empresas utilizam grandes volumes de dados históricos para criar perfis detalhados dos consumidores. Esses perfis ajudam a prever comportamentos futuros e a identificar padrões que podem indicar risco de fraude.
- A análise de Big Data permite que as empresas façam a segmentação de seus clientes de maneira mais precisa, identificando aqueles com maior propensão a se tornarem inadimplentes.
Algoritmo de Detecção de Fraude
- Algoritmos avançados são desenvolvidos não só para detectar anomalias nos dados dos consumidores, mas também comparam o comportamento atual com dados históricos para identificar atividades suspeitas.
- A detecção precoce de padrões de fraude permite que as empresas ajam rapidamente para mitigar os riscos, bloqueando transações suspeitas antes que causem danos significativos.
Exemplo do NuBank
- O NuBank não só é um caso de sucesso em análise de risco, mas também utiliza dados comportamentais para conceder microcréditos e ajustar limites de crédito dinamicamente. Isso permite oferecer crédito a um público mais amplo, minimizando assim riscos ao monitorar constantemente o comportamento dos clientes.
- A capacidade do Nubank de ajustar rapidamente suas políticas de crédito com base em dados atualizados, garante que a inadimplência seja mantida em níveis gerenciáveis.
Ferramentas de Inteligência de Dados da PH3A
Paulo Costa explicou, durante o bate-papo, que a PH3A desenvolveu uma série de soluções para ajudar as empresas a melhorar sua análise de risco e identificar fraudes de forma mais eficiente. Entre essas soluções estão:
- A ferramenta de análise de riscos não só identifica fraudes com um motor de busca, mas também utiliza um workflow e quiz com questões aleatórias para validação e decisão automatizadas, sem intervenção humana. Além disso, algoritmos padronizam, corrigem e enriquecem dados, garantindo assim informações precisas e completas na análise de risco.
- CRM (Customer Relationship Management) de cobrança completo com Big Data integrado: A ferramenta de solução para recuperação de crédito não só oferece portal de negociações, identificação do melhor canal de abordagem e otimização de cobranças com score de priorização, mas também possibilita tudo isso através do cruzamento de dados integrado ao Big Data.
Outras Ferramentas de Inteligência de Dados, mas com Foco em Marketing Digital
Paulo destaca que, inicialmente, as empresas falavam sobre banco de dados de clientes, mas com o tempo, reconheceram a importância de organizar e usar esses dados em campanhas futuras. Ferramentas como Salesforce, HubSpot e RD Station surgiram, facilitando o gerenciamento de campanhas e análise de dados.
Importância do Big Data
Uma das principais vantagens do marketing digital é a capacidade de utilizar o Big Data para melhorar a prospecção e segmentação de clientes.
A empresa de Paulo não só desenvolveu ferramentas de marketing digital integradas ao Big Data, mas também inclui segmentação precisa, identificação de públicos semelhantes e remarketing para visitantes anônimos, entre outras.
Essas ferramentas ajudam as empresas a reduzir custos de aquisição, oferecendo vantagem competitiva ao gerar mais resultados com menos investimento e melhorar a rentabilidade das campanhas.
Conclusão
A inteligência de dados não só impulsiona o marketing digital e a análise de risco, mas também permite às empresas entender melhor seus clientes, prever comportamentos e tomar decisões estratégicas informadas.
O uso de big data, machine learning e automação está transformando as operações empresariais, proporcionando vantagem competitiva significativa.
A implementação eficaz da inteligência de dados requer tecnologia, cultura orientada a dados e governança, comprovada por exemplos como Nubank, Amazon e Netflix, que mostram seu impacto em clientes e operações.
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