CREDICARD

Aumentando as vendas com modelagem preditiva e inteligência da informação

Maior emissora de cartões de crédito do País, com uma base de mais de 6 milhões de cartões nas bandeiras Mastercard, Visa e Diners Club, a Credicard é cada vez mais reconhecida como sinônimo de cartões de crédito no Brasil.

Com forte peso na economia brasileira, o mercado de cartões de crédito ocupa espaço cada vez maior no dia-a-dia dos consumidores. O crescimento da aceitação em diversos estabelecimentos, a crescente variedade de produtos oferecida, a constante evolução tecnológica, originou um universo cujo domínio não é simples em um mercado com consumidores cada vez mais exigentes.

O desafio de se manter líder inclui a capacidade de antecipar-se às novas demandas do mercado, fazendo das prioridades do cliente as prioridades da Credicard. Além disso, para manter um crescimento acima do mercado, que cresce a taxas anuais de 20% a.a., a Credicard mantém a maior força de vendas de cartões de crédito para pessoa física do mercado nos canais de venda. Dentre esses, destacam-se: ativos e receptivos.

Os canais de venda ativos da Credicard necessitam de insumo suficiente para assegurar uma estrutura de vendas com capacidade para abordar milhões de prospects por mês.

Nos últimos 5 anos, A Credicard vem abordando o mercado num processo de venda em massa, onde havia a necessidade de se abordar cada prospect diversas vezes, aumentando as chances de rejeição à marca Credicard.

Portanto, desde 2004, a área de Estratégia e Logística de Vendas vem utilizando ferramentas de “data mining” com o intuito de conhecer o perfil do prospect e prever seu comportamento futuro.

Segundo Marcelo Xavier Sobrinho, responsável pelo 'Data Mining' de Vendas da Credicard, a modelagem preditiva vem se tornando uma ferramenta indispensável à medida que se multiplicam as demandas do mercado e as necessidades do consumidor.

Com o uso dos softwares SPSS, utilizado há anos na empresa, e o Clementine, a Credicard consegue desenvolver modelos preditivos que delineiam a forma de vender, ajudando a responder às principais perguntas no que se diz respeito às vendas: para quem ofertar, por qual canal, o que ofertar e como abordar. O 'Data Mining' tem ajudado a obter informações úteis dos prospects e apoiado o processo de definição das campanhas de venda de cartões.

Dentre os modelos estatísticos desenvolvidos pela área de estratégia de vendas, destacam-se dois: modelo preditivo de resposta (MPR) e modelo preditivo de oferta (MPO). O MPR tem auxiliado a equipe de estratégia na estimativa de retorno e na composição do mix de prospects selecionados para os canais de vendas, pois com o MPR, sabe-se quais os prospects com mais ou menos probabilidade de resposta a uma abordagem, auxiliando no direcionamento de esforços. Já o MPO, também chamado de “Modelo de Propensão a Benefícios”, tem ajudado no direcionamento da oferta e na forma da abordagem, pois com o MPO, sabe-se quais os benefícios com maior apelo de venda para cada prospect, conta Adriana Cantoni, Gerente de Business Intelligence & Ativação da área de vendas.

O uso dos modelos preditivos na estratégia de vendas da Credicard incrementou significativamente os resultados, sendo que em algumas ações, chegou a triplicar o retorno.

Atuando há dois anos e meio na Credicard, Marcelo Xavier Sobrinho, aprendeu a usar o SPSS na faculdade e o utiliza desde então, há cerca de sete anos. Anos depois, tornou-se multiplicador da ferramenta, quando trabalhava como estatístico nas Organizações Globo na área de Estratégia e Inteligência de Negócios e atuava como consultor de estatística aplicada a negócios na Previ (maior fundo de pensão da América Latina funcionários do Banco do Brasil) e na FGV/RJ (Fundação Getúlio Vargas) ministrando aulas para os cursos de mestrado e doutorado em Administração de Empresas.

Na Credicard, implantou o uso do 'Data Mining' na área de vendas com o SPSS Clementine no final de 2004 obtendo resultados surpreendentes, modificando a forma de planejamento das campanhas.

Case Credicard (PDF)