Quando um bom cliente se torna um ex-cliente, há um grande desapontamento para os bancos. Como isso pode acontecer? Na maioria dos casos há sinais de alerta, mas a tarefa de detectá-los automaticamente, em meio à massa de dados diários e interpretá-los corretamente, tem sido praticamente impossível. As novas soluções de Big Data estão mudando isso. A GFT, companhia de Tecnologia da Informação especializada no setor financeiro, está possibilitando aos bancos a identificação dos clientes que não estão satisfeitos, o que lhes permite tomar medidas preventivas rapidamente.
A churn rate, ou seja, a taxa de abandono, tem sido há muito tempo um dos indicadores de desempenho mais importantes para as empresas de telecomunicações. Ela mostra quantos clientes a empresa perdeu dentro de um determinado período. Para os bancos, essa taxa teve importância secundária no passado. Eles lucraram durante muito tempo com a relutância do cliente em mudar de banco. Novos concorrentes e produtos, juntamente com a crise financeira e de confiança têm, no entanto, reduzido significativamente a fidelidade do cliente. Um gerenciamento para a prevenção da taxa de abandono bem estruturado é necessário, ou seja, os esforços para reter clientes, especialmente os bons.
De olho nesse cenário, a GFT passa a oferecer suporte a bancos e empresas de serviços financeiros no planejamento e implementação de um Churn Management System, ou seja, sistema de gerenciamento para a prevenção da taxa de abandono de clientes. "Os bancos que desejam manter seus clientes precisam fazer três perguntas: Quem são os meus bons clientes? Como faço para juntar os dados dos meus clientes para reconhecer os sinais? O que eu preciso fazer se um cliente está pronto para mudar?", explica a chief operating officer (COO) do Grupo GFT, Marika Lulay.
Todas essas informações são registradas em diferentes bancos de dados de um Banco ou de uma instituição financeira. Porém, não são informações estruturadas e, muitas vezes, são desvinculadas. "Com a nossa abordagem de Big Data, estamos garantindo que a TI não seja mais um obstáculo às oportunidades de um banco. Com uma de nossas soluções baseada em “in-memory” e a experiência de nossos consultores de Big Data, podemos criar um banco de dados uniforme para cada cliente que transcenda as fronteiras de vários sistemas. Independentemente do cenário de TI do banco e sem novas interfaces.", destaca Marika.
Como cada banco é diferente, os especialistas da GFT trabalham em estreita colaboração com seus clientes para entender suas necessidades. Em primeiro lugar, eles analisam o ambiente de TI e verificam as seguintes questões: Qual banco de dados contém quais informações? Como faço para obter os dados? Como posso harmonizar os registros gerais de cada cliente para obter todas as informações relevantes em tempo real? Na segunda etapa, a GFT trabalha com a instituição financeira para desenvolver um processo que possibilite esse novo repositório de dados ser utilizável. "Esta é a etapa que nós analisamos mais atentamente: Que padrões são visíveis nos dados de ex-clientes? Como podemos transferir esses padrões para os clientes atuais? E muito importante, como posso reconhecer um potencial bom cliente?”, pontua a COO.
Para controlar esta nova massa de dados de qualidade, a GFT usa o SAP HANA em sua solução de gerenciamento de churn. Diferentes cenários podem ser simulados, tais como as reações de clientes a uma mudança nas taxas de juros de depósitos overnight, por exemplo. Ou como os clientes reagem a ofertas especiais, ou seja, como o potencial de estratégia de cross-selling pode ser utilizado. "Não estamos recriando a realidade com estas simulações. Mas graças à grande quantidade de dados disponíveis, somos capazes de chegar muito próximo a ela. Isso representa uma oportunidade para os prestadores de serviços financeiros para intensificar suas atividades de fidelização de clientes de forma orientada. E, finalmente, é muito mais barato manter um cliente existente do que para ganhar um novo", finaliza o country managing director da GFT Brasil, Marco Santos.
