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Newsletter 02/2018 - Estatística na Tomada de Decisões, artigo 2

As Newsletters da 2frame Analytics voltaram!

Esse é o segundo de uma série de vários artigos sobre a Estatística na Tomada de Decisões.

A 2frame sempre afirmou que os dados da sua empresa são assets valiosos e que, quando "bem tratados", revertem em muito lucro. Nesse segundo artigo vamos falar justamente sobre isso: os dados da empresa como assets estratégicos. E para falar sobre esse assunto, vamos utilizar a história de uma famosa operadora de cartões de créditos dos EUA para ajudar.

Até o começo da década de 90, as companhias de cartão de crédito nos EUA praticavam uma

política de precificação uniforme em seus produtos por duas razões principais: elas não tinham sistemas de informação adequados para lidar com precificação diferente em escala massiva e os gestores da área acreditavam que os clientes não aceitariam uma diferenciação de preços.

Por volta de 1990, quando a tecnologia de informação já conseguia trabalhar com modelagem preditiva mais sofisticada, Fairbanks e Morris propuseram a diversas instituições financeiras outras formas de produto (precificação diversificada, limites de crédito, transferência de saldo de outro cartão a juros mais baixos, cash back, programas de fidelidade, entre outras coisas). Nenhuma delas aceitou a proposta e eles, no final das contas, foram chamados para por suas ideias em prática no Signet Bank (um pequeno banco regional do estado da Virgínia).

O Signet não tinha os dados necessários para implementar a nova estratégia, pois os dados que ele tinha eram todos oriundos de produtos com precificação igual (não só o Signet, nenhum banco tinha esses dados na época). Os consultores implementaram experimentos para coletar dados, sob um planejamento amostral desenhado pelos consultores e que era necessário para garantir a aquisição dos dados (data acquisition) para poder implementar a estratégia.

O Signet enfrentou alguns anos de aumento da inadimplência (que duplicou no período), tendo inclusive que lidar com o descontentamento dos shareholders e stakeholders, mas assim que a base foi “adquirida” e a nova modelagem foi implementada, tudo foi revertido. Na verdade, foi tão bem-sucedido que a operação de cartões de crédito do Signet foi separada da operação do banco e se tornou a Capital One, uma das maiores emissoras de cartões de crédito dos EUA. E eles ainda fazem testes com design de experimentos: por exemplo, em 2000 eles realizaram 45.000 testes na base sua de clientes.

E quais dados eles queriam adquirir e que se mostraram valiosos na implementação da estratégia?

No caso do Signet, eles precisavam adquirir dados do comportamento de uso de diferentes tipos de cartão de crédito por diversos tipos de clientes. O uso de dados sociodemográficos é muito importante para o modelo ser capaz de separar os grupos de clientes, mas os dados comportamentais individualizados (e anonimizados) aumentaram muito o desempenho dessa separação.

E na sua empresa, que dados estão armazenados e que podem ser usados na tomada de decisão?

Estamos à disposição para marcar uma reunião: vamos conversar sobre análises concebidas por humanos para humanos, com a ajuda de computadores.

Entre em contato conosco e agende uma reunião entre a sua empresa e a 2frame Analytics.

Leia mais sobre o assunto dessa Newsletter:

1) Data Science for Business, Provost & Fawcett, 2013

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