Big data é um termo que vem atraindo bastante visibilidade nos últimos anos e contempla os desafios de lidar com grandes volumes de dados, produzidos e atualizados em alta velocidade, que podem ser estruturados ou não.
O aumento da conectividade acarreta no crescimento da geração de dados e da disponibilidade de acesso à informação. Nesse contexto, as soluções em big data permitem que as organizações consigam analisar esse grande volume de informações de forma ágil, extraindo insights comerciais e subsidiando tomadas de decisão mais assertivas.
As inovações no setor de pagamento são ágeis e os meios de pagamentos digitais vêm ganhando cada vez mais espaço nesse mercado. Nesse cenário, estabelece-se um ciclo de reforço onde na mesma medida em que novas soluções digitais intensificam a geração de dados, elas também têm sua própria performance aperfeiçoada pela inteligência gerada a partir da estruturação e análise desses registros. Desse modo, a implementação de ferramentas robustas e escaláveis de armazenamento, exploração e análise de dados se estabelece como um qualificador competitivo para esse setor.
Por essa razão, neste artigo, vamos explorar um pouco mais os caminhos em que o big data e os meios de pagamento se encontram.
Tecnologias e ferramentas relacionadas ao Big Data
Processos de data mining, por exemplo, contemplam a extração de regras e padrões a partir de bases de dados históricos, por meio de algoritmos específicos, gerando informações relevantes. As técnicas aplicadas na mineração de dados abrangem áreas de conhecimento tais como estatística inferencial, reconhecimento de padrões e inteligência artificial. Esses processos podem ter natureza descritiva ou preditiva e são implementadas de acordo com a finalidade da análise exploratória dos dados.
Já o machine learning se dedica à criação de modelos computacionais capazes de analisar dados e cenários complexos, reconhecer propriedades e padrões e realizar previsões com base no que foi previamente identificado. Desse modo, ao invés de necessitar continuamente de códigos explícitos que guiem suas ações, esse método de análise de dados se baseia na construção de sistemas interativos e autoadaptáveis.
A aplicação das tecnologias de machine learning à prática de data mining resulta no desenvolvimento de modelos robustos de segmentação e predição a partir da detecção de padrões e de relações sistemáticas em um conjunto de dados.
Como essas soluções se aplicam à indústria de meios de pagamento?
1. Redução no risco de fraude
Conseguir reduzir a frequência e o impacto de ações fraudulentas mitiga perdas financeiras e aumenta a segurança do consumidor final. A identificação de potenciais ações de fraude ganha assertividade com o desenvolvimento de algoritmos capazes de extrair padrões de consumo (tais como frequência de compra, ticket médio, por exemplo), detectar atributos externos (localização geográfica, fuso horários, endereço de IP, etc.) e reconhecer variações no comportamento transacional histórico da carteira de clientes.
Alimentados por bases de dados históricos, modelos preditivos sofisticados também já são aplicados em serviços de antifraude para que o reconhecimento de transações fraudulentas seja progressivamente mais preciso, garantindo segurança sem comprometer a conversão de vendas do lojista com a recusa de transações saudáveis.
2. Integração de serviços e soluções
Uma infraestrutura robusta de captura, armazenamento e processamento de grandes volumes de dados propicia o surgimento de produtos que aprimorem a experiência global dos usuários. Esse cenário favorece o desenvolvimento de plataformas que concentrem uma gama de soluções de pagamentos mais diversificada e integrem-se com maior facilidade aos serviços externos.
Além de garantir ao consumidor final uma maior variedade de opções de pagamento e uma experiência de compra mais fluída, esse movimento de integração gera valor aos lojistas facilitando a gestão de seus pedidos e centralizando a coleta dos dados transacionais, que posteriormente podem servir como insumo para análises de risco, pesquisas mercadológicas e métricas comerciais.
3. Segmentação e customização de produtos
A aquisição dos dados de usabilidade das soluções de pagamentos oferecidas aprofunda o entendimento da organização sobre sua carteira de clientes e sobre o próprio mercado em que se insere. Além de gerar insights quanto à priorização de investimentos e de sinalizar possíveis necessidades de melhorias técnicas, essa extração de regras e padrões de comportamento viabiliza uma sugestão mais precisa de produtos relevantes e alinhados aos distintos perfis da carteira de clientes e direciona uma diversificação do próprio portfólio de produtos.
Um desdobramento dos sistemas de recomendação é o incentivo ao up-sell e ao cross-sell a ponto de serem desenvolvidas aplicações especializadas nessas práticas, ponderando variáveis como lucratividade, perfil de consumo e satisfação do cliente.
4. Redução da taxa de churn
A implementação de modelos preditivos de churn também são uma importante aplicação de soluções baseadas em big data. Esse indicador tem grande relevância em modelos de negócio por assinatura – bastante presentes na indústria de meios pagamentos – e mede a taxa de cancelamentos de clientes em um determinado período.
Além de auxiliar na identificação de comportamentos que recorrentemente precedem o desligamento voluntário de clientes, propiciando um aprimoramento operacional, esses modelos possibilitam a execução de ações de cunho preventivo, direcionadas aos clientes com maior probabilidade de cancelamento.
Assim, percebemos que as tecnologias relacionadas ao big data propiciam aumento da eficiência operacional, melhorias nos processos de segurança, aumento na experiência do cliente e maior agilidade nas tomadas de decisão comerciais.
Conhecer e implementar essas soluções e construir uma operação orientada pela análise de dados se torna cada vez mais necessário para garantir a viabilidade e o sucesso das inovações do setor de meios de pagamento.
