Se antes os bancos e plataformas de investimentos olhavam para os clientes de forma reativa, atualmente os dados permitem um movimento inverso: antecipar necessidades, prevenir riscos e criar produtos sob medida.
É o que defendem Mariana Correa, do Santander, e Marilia Fontes, Sócia-fundadora e Analista de Renda Fixa na Nord Research, no novo episódio do podcast AWS Talk Show, mediado por Soraia Andrade, executiva de contas da AWS. A conversa mergulha nos bastidores de como grandes instituições estão decifrando o “DNA” dos clientes por meio da análise de dados.
“Com os dados certos, conseguimos não apenas entender quem é o cliente, mas prever o que ele vai precisar e quando. Isso muda tudo na forma como construímos produtos e oferecemos soluções”, afirmou Correa.
No Santander, a inteligência de dados é usada para muito além da segmentação tradicional. O foco está em construir modelos de propensão e comportamento que ajudem o banco a ser mais relevante e menos invasivo.
“O cliente não quer receber cinco ofertas por semana. Ele quer que, quando o banco falar com ele, faça sentido. E dados são a chave pra isso”, apontou a Product Leader no Santander.
Já na Nord Research, que atua com análise e recomendação de investimentos, os dados são usados para entender padrões de consumo de conteúdo, ciclos de investimento e até emoções dos investidores, especialmente em momentos de crise de mercado.
“A forma como o investidor se comporta diante de uma queda na Bolsa diz muito sobre o seu perfil. Analisar esses sinais ajuda a gente a recomendar os produtos certos e educar de forma personalizada”, explicou Fontes.
A importância da proximidade mediada por dados
Com uma trajetória marcada por experiências no atendimento direto ao público, Mariana relembra como a relação entre cliente e banco passou por uma transformação significativa ao longo dos anos. Segundo ela, o relacionamento baseado no "gerente da confiança" deu lugar à inteligência baseada em dados.
“O principal asset de um banco era ter um gerente, alguém para você conversar e essa pessoa saber sobre a sua vida, seus gostos, suas dificuldades, seus projetos. E hoje o mundo mudou. O tempo ficou mais escasso e essa parte do dia a dia do pessoal se perdeu um pouco”, afirmou Correa.
“Como que a gente consegue ainda ter essas mesmas informações, essa mesma proximidade com o cliente não estando ali frente a frente com ele? O dado acaba sendo uma peça chave para vários tipos de atuação”, completou.
Para Marília, a questão central não é mais apenas o acesso à informação, mas sim o que se faz com ela. Ela ressalta que, em tempos de abundância de dados, o diferencial está em transformá-los em decisões práticas.
“Você tem tanta informação que precisa transformar aquilo num insight para você ser mais produtivo, ganhar dinheiro, investir melhor, enfim, conseguir gerir aqueles recursos escassos que você tem”, afirmou Fontes.
A análise do comportamento e perfil do cliente também tem sido uma ferramenta essencial para personalização. Marília conta que, ao expandirem os serviços além do research tradicional, notaram dois perfis bem distintos entre os usuários.
“Será que ele é do tipo que gosta de fazer por conta própria ou precisa de ajuda? Se eu oferecer um produto que não é o que o cliente quer, vou ajudar muito pouco. Preciso direcionar ele para algo que realmente solucione as maiores dores dele”.
Segmentar para escalar: a lógica da eficiência
Mais do que atrair um grande número de clientes, o foco das executivas está na eficiência da conversão. Segundo Marília, investir em um funil amplo com baixa conversão representa desperdício de recursos.
“Não adianta ter um funil muito grande e gastar muito dinheiro para trabalhar esse funil se você tiver uma taxa de conversão baixíssima. A gente prefere, às vezes, ter uma audiência menor, mas mais alinhada. Não é sobre números grandes, é sobre ser muito assertiva”, declarou Fontes.
Com tantos clientes a atender, a personalização manual se torna impraticável. Nesse ponto, entra a inteligência artificial, que permite que ofereçam soluções sob medida sem que isso represente um custo alto.
“Personalizar demais, sem tecnologia, é muito custoso. A IA acompanha junto com o consultor todas as etapas da jornada do cliente. Ela entende o que está na carteira dele, cruza com alertas de mercado, e já oferece algo relevante de forma rápida e próxima”, explicou a analista de Renda Fixa na Nord Research.
No Santander, Mariana conta que a IA generativa já vem sendo usada inclusive para melhorar a performance do contact center — desde o atendimento massificado até o segmento alta renda.
“Estamos conseguindo valorizar o tempo dos dois: do cliente, que tem uma necessidade urgente, e do especialista, que às vezes está atendendo vários ao mesmo tempo. A generativa entende o contexto e já oferece uma resposta muito mais alinhada. Isso economiza tempo e reduz o custo de serviço”, destacou.
Para Mariana, todo esse processo só é possível porque os bancos já detém uma imensa riqueza de dados. O desafio agora é transformar essa informação em ação com contexto.
“Não existe um lugar onde a gente tem mais informação de um cliente do que dentro de um banco. A gente sabe o que ele quer fazer, o que está fazendo, o que já fez. O dado é uma mina de ouro. O segredo é usar não como uma foto, mas como um vídeo — entendendo até mais do que o próprio cliente sabe sobre si”, concluiu Correa.
