Para entender como os dados estão revolucionando o envolvimento dos clientes no setor bancário, nos sentamos com Amit Taneja, autor do recente estudo “A análise do comportamento dos clientes no setor bancário: aproveitando os Big Data para melhorar os serviços personalizados”, publicado no International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology. P: Você pode resumir a ideia principal por trás de sua pesquisa? O núcleo do estudo gira em torno de como os bancos estão aproveitando a análise de big data para entender e prever o comportamento dos clientes com mais precisão do que nunca.Estamos falando de aproveitar conjuntos de dados em grande escala, como histórico de transações, dados demográficos e registros de atividade digital para fornecer serviços financeiros altamente personalizados. Amit:  Q: Isso soa poderoso. que tipo de dados de clientes os bancos estão analisando? Os bancos geralmente analisam três tipos principais de dados: Amit: Histórico de transações – Isso inclui dados sobre a frequência, volume e tipo de transações financeiras. Dados demográficos – Idade, renda, gênero, ocupação e localização ajudam a segmentar os clientes. Logs de atividade on-line – Com que frequência um usuário entra, com que serviços interage e quanto tempo gasta em plataformas específicas são monitorados para avaliar as preferências e o engajamento. P: Como os bancos entendem dados tão grandes e variados? É aí que entra o aprendizado de máquina. Duas técnicas-chave em que nos concentramos no artigo são: Amit:  Clustering (aprendizagem não supervisionada): Isso agrupa clientes com comportamentos semelhantes.Por exemplo, podemos identificar padrões em gastos e segmentar clientes como “transatores”, “revolvers” ou usuários “inativos”. Segmentação (aprendizagem supervisionada): Isso usa árvores de decisão ou algoritmos de vizinhos mais próximos para classificar clientes com base em resultados ou características conhecidas. P: Que conjuntos de dados foram usados na sua análise? Usamos principalmente: Amit:  O banco de dados do UCI Machine Learning Repository, que inclui campanhas reais e dados demográficos de um banco português. O conjunto de dados Kaggle Customer Segmentation, que, embora anonimizado, é ótimo para modelar o comportamento bancário realista usando dados demográficos e de transações. P: Quaisquer insights de modelagem preditiva que você gostaria de compartilhar? Definitivamente.Construímos vários modelos preditivos para prever resultados como a taxa de resposta do cliente ou a taxa de resposta da campanha. Melhor feito com: Amit:  Random Forest algorithms  91% de precisão 93% de precisão 90% de recordação Isso superou outros modelos como Regressão Logística e Árvores de Decisão. P: Esta abordagem se traduz em melhorias tangíveis para os bancos? Sim, e os resultados foram impressionantes. Aqui estão dois resultados concretos: Amit: Segmentação do cliente Sucesso: Por exemplo, os bancos poderiam personalizar as ofertas, entendendo segmentos como usuários de alta transação versus aqueles de baixo engajamento. Recomendações personalizadas: estas levaram a um aumento da satisfação do cliente.Na verdade, essas pontuações de satisfação aumentaram cerca de 1 ponto completo (em uma escala de 5 pontos) após a implementação de recomendações personalizadas. P: E sobre a fidelidade do cliente e churn? As taxas de juros de 2019-2021 mostram uma queda consistente de 12% para 6% quando os bancos mudaram de marketing tradicional para estratégias baseadas em big data. Amit: P: Então, o que é o takeaway para os líderes bancários? Ao antecipar as necessidades dos clientes, personalizar os serviços e reduzir proativamente a carga, os bancos podem permanecer relevantes e construir relacionamentos duradouros com os clientes em um cenário digital em rápida mudança. Amit:  P: Última pergunta: o que é o próximo para este campo? A próxima fronteira é integrar a análise em tempo real e a personalização impulsionada pela IA. Imagine um banco que não só conhece seus hábitos de gasto, mas adapta suas ofertas ao seu estilo de vida em tempo real. Amit:

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Como os Big Data estão reformulando a experiência do cliente no setor bancário

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