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Modelo de Política de Crédito que aumentou receitas 

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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