É inegável que atrair novos clientes é crucial para qualquer negócio, principalmente no varejo. No entanto, muitas empresas negligenciam uma fonte significativa de crescimento de receita: os clientes existentes. Letícia Alcântara, diretora executiva da Fiabilité, explica que, atrelado a essa realidade, o varejo já entendeu que dar crédito próprio é um bom negócio. Segundo ela, essa é uma vantagem competitiva das redes que querem usar data science para fidelizar cada vez mais clientes e aumentar o ticket médio.
Redes de supermercados, de lojas de roupas, farmácias, decoração, refrigeração e até postos de gasolina. Os cartões de marca própria vêm ganhando cada vez mais força e conquistando principalmente as classes C, D e E, além dos trabalhadores informais. Esse consumo gera dados, informações padrões de comportamento, preferências e necessidades individuais. Com essas informações em mãos, é possível criar estratégias de marketing mais eficazes e personalizadas.
“A estratégia de fidelização e aumento de ticket médio dos clientes ativos passa pelo uso de modelos estatísticos avançados, como o Behavior Score, que segmenta clientes com base em seus comportamentos de compra e pagamento”, explica Letícia. Essa segmentação permite ações direcionadas, como o aumento de limite de crédito para clientes com alta propensão de pagamento, incentivando compras adicionais.
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“Nessa abordagem, é possível direcionar as empresas para ações de marketing e crédito de maneira muito mais eficaz, garantindo que os melhores clientes recebam ofertas relevantes”, acrescenta a especialista.
A gestão automatizada de limites de crédito é outra prática eficaz. Com isso, a Fiabilité, que faz parte do grupo Horizon Pay, desenvolveu um motor que avalia o comportamento do cliente e ajusta os limites de crédito automaticamente, com base em dados históricos de compras, atrasos e valor das transações, promovendo um uso mais eficiente do crédito disponível. “Analisar comportamentos e ajustar limites de forma automática, segura e dinâmica ajudam a manter os clientes engajados, satisfeitos e propensos a usar mais o crédito disponível, o que, por sua vez, aumenta as vendas”, ressalta Letícia.
A especialista também enfatiza a importância de reativar clientes inativos e inadimplentes, que representam uma perda considerável. A recomendação é implementar campanhas de comunicação para reativar os inadimplentes, informando-os sobre limites de crédito disponíveis e oferecendo ofertas assertivas com objetivo de recuperar a dívida e o cliente, especialmente durante datas sazonais, como aniversários de lojas e eventos promocionais. “As decisões executadas nas ações de cobrança, por exemplo, com desconto direcionado, com a melhor abordagem e canal personalizado aumentam a probabilidade de recuperação e novo relacionamento. Isso é possível com uso de data science”, comenta Letícia. “Com modelos de previsão, podemos antecipar comportamentos e ajustar nossas estratégias de cobrança e oferta de crédito, reduzindo riscos e aumentando a satisfação do cliente”.
A Fiabilité observou que empresas que adotam essas estratégias podem aumentar significativamente sua receita. “Em média, as empresas que aplicam modelos de data science de forma eficiente conseguem um aumento de ticket médio entre 15% e 30%, dependendo da agressividade das ações adotadas”, destaca Letícia.
Embora os benefícios sejam claros, Letícia ressalta que a eficácia das estratégias depende da execução adequada das ações sugeridas e de seu acompanhamento. Além disso, a segurança e a privacidade dos dados são fundamentais, especialmente em um ambiente onde a confiança do cliente é crucial. “As empresas devem adotar uma abordagem proativa na aplicação das recomendações de data science para garantir resultados eficazes”, conclui.
Fonte: Mondoni Press.
