Ciência de dados
Contexto
Uma companhia multinacional envolvida no mercado de rede de pagamentos buscava estratégias quantitativas para ampliar uma de suas receitas mais importantes: a taxa cobrada para antecipação de pagamentos futuros numa rede de milhares de estabelecimentos.
Método
Começamos com Análise Exploratória Descritiva (EDA) para encontrar padrões entre grupos e acabamos usando diferentes técnicas de Machine Learning. Com Big Data disponível, avaliamos quais características dos estabelecimentos se correlacionavam com a penetração de crédito e criamos uma estratégia de preços baseada em risco. Toda a política de crédito foi reformulada aplicando testes práticos de efetividade.
Benefícios Obtidos
Crescimento da eficácia das vendas e aumento substancial da carteira de crédito em geral. Não apenas isso, mas a equipe da controladoria e comercial agora pode realizar ajustes nas políticas dados os perfis dos estabelecimentos, uma estratégia que se traduz em uma receita anual adicional recorrente estimada em aproximadamente USD 480k.
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