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Quer melhorar a forma como sua empresa toma decisões? Então você precisa apoiá-las em dados confiáveis. A boa notícia é que existe um enorme volume de informações disponíveis para análise das empresas, sejam aquelas que estejam circulando na web ou gerados por bancos de dados próprios.

Analisar essa quantidade massiva de dados para fins estratégicos — como na renegociação de dívidas, no entanto, é um enorme desafio. Desafio que pode ser superado com o uso correto de metodologias e práticas de Data Science. Você conhece esse conceito? Saiba como essa ciência pode ajudar seu negócio a seguir!

O que é Data Science?

Data Science é um campo interdisciplinar que utiliza métodos científicos para responder perguntas específicas de um determinado problema, tentando extrair conhecimento a parte de uma base de dados, seja ela da própria empresa ou de informações que circulam na web.

Para isso, Data Science se apoia em três grandes eixos:

• Ciência da Computação: para o desenvolvimento de softwares clássicos;

• Gestão de Empresas: foco em soluções estratégias para negócios;

• Machine Learning: desenvolvimento de programas complexos, capazes de realizarem análises completas cada vez mais precisas.

Combinadas, as três áreas permitem que uma empresa capte e analise dados importantes com qualidade, rapidez e precisão. Caso ela precise investigar, por exemplo, qual parte dos seus consumidores apresenta mais risco de inadimplência, ela pode utilizar o Data Science para analisar o histórico de compras e pagamentos de quais computadores, comparar informações e traçar o perfil geral de potencial devedores.

O processo é complexo, mas a utilização é bem prática. Os software que realizam a análise dos dados podem “traduzi-los” de várias formas, como a geração automática de relatórios, gráficos e tabelas. A ideia é permitir que os gestores possam ler as informações com rapidez e, assim, tomarem decisões estratégicas ágeis e bem embasadas.

Como funciona o Data Science?

Utilizar o Data Science exige tanto o uso de tecnologias adequadas, desde boas estratégias de negócio. Tudo começa com a definição do que será preciso auferir e, a partir daí, escolher quais dados precisam ser coletados e como eles devem ser processados.

Essa etapa inicial é, justamente, a que demanda mais tempo das equipes. De um lado, temos profissionais da área de computação tentando criar uma solução para uma área diversa, como para uma rede de varejo ou uma empresa de logística.

Assim, a empresa responsável pelo serviço de TI precisam absorver o conhecimento dessa área para tentar conhecer a melhor forma possível de utilizar dados específicos, fazer a modelagem e o tratamento deles, especialmente através da criação de tributos às informações. Com isso, é possível captar dados com qualidades, descartar informação irrelevante e construir modelos mais assertivos.

Como falamos, esses modelos podem funcionar na base de análise de métricas-chave, comumente chamadas pela sigla em inglês KPI (Key Performance Indicator). É através da análise da flutuação desses índices e identificação de padrões que deve ser baseadas as tomadas de decisão estratégicas.

Como o Data Science pode ajudar na renegociação de dívidas?

Caso você não tenha entendido, até aqui, a importância do Data Science, vale a pena conhecer um exemplo mais prático da sua utilização. E estamos falando de um processo que praticamente todas as empresas, em especial as que trabalham com pagamentos recorrentes, precisam lidar: a renegociação de dívidas.

O aumento da inadimplência pode ser causado por inúmeros fatores, desde uma piora no contexto econômico do país, até problemas nos meios de pagamentos oferecidos pelo seu negócio. Mas também é comum que clientes simplesmente se esquecem de pagar e o acúmulo da inadimplência, fortalecido por multas e juros, torna o pagamento cada vez mais difícil.

Para resolver o problema, no entanto, é preciso apresentar soluções específicas para cada perfil de cliente e é aí que entra o Data Science. Através da análise de dados — como o histórico de pagamentos do cliente, informações de consumo e até mesmo localização, é possível encontrar a melhor proposta para cada devedor.

Ou seja, a empresa pode fracionar a dívida em um número de parcelas adequado ou o valor máximo de uma mensalidade para que o consumidor consiga honrar seu compromisso sem comprometer sua renda e, assim, voltar a receber o serviço ou produto contrato.

Além disso, as informações ainda podem ser utilizadas para criar uma espécie de ranking para que os gestores visualizem quais clientes têm mais possibilidade de sair da inadimplência.

Quais as vantagens do Data Science na renegociação de dívidas?

Você deve ter notado que o Data Science é bastante útil na identificação precisa de um problema, o que já abre um grande espaço para solucioná-lo. Mas o uso de dados qualificados também pode levar a resultados bastante práticos com um impacto positivo nos índices de inadimplência.

Conhecimento dos clientes

Saber com qual tipo de consumidor sua empresa vem se relacionando é importante tanto para evitar problemas como a rolagem de dívidas quanto para adotar táticas de comunicação mais eficientes, seja para prevenir ou remediar o problema.

Ou seja, sua empresa consegue identificar que clientes com ticket médio relativamente alto preferem quitar atrasos à vista e, assim, conseguir melhores descontos. Já aqueles com renda menor podem achar mais confortável lidar com um grande número de parcelas, mesmo que isso implique em um aumento do valor total por conta de juros.

Ações efetivas

Conhecer o cliente não é apenas entender a sua renda ou histórico de compras, mas também identificar meios de abordagem mais efetivas. Com o Data Science, você pode descobrir se o cliente X prefere receber um alerta via SMS próximo à data de validade de um boleto, ou se prefere receber informações exclusivamente por telefone.

Também é possível oferecer soluções inteligentes para o público, como a simulação de renegociações de dívidas ou mesmo a abertura de um canal direto para a solução de dúvidas, seja através de um SAC ou mesmo por conteúdo inteligente no blog ou site da empresa.

Diminuição de custos

A principal vantagem da utilização de Data Science na negociação de dívidas está em tirar a empresa de uma posição reativa e colocá-la em um modo proativo. Assim, ela não precisa esperar que o cliente venha até ela tentar uma negociação: afinal, ela já sabe com precisão quem está devendo, em quais quantias e até mesmo qual tipo de proposta será mais acessível para aquela pessoa.

Com isso, a empresa pode tomar ações para prevenir a inadimplência — enviando alertas de vencimento, por exemplo — ou para diminuir o impacto negativo dos débitos com a empresa, principalmente pela renegociação assertiva com os devedores.

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