Saiba como ajudamos uma fintech de 100 milhões de clientes a mapear oportunidades dentro do CRM.
© MJV Technology & Innovation
70%
AI-Driven Intelligence
MJV automatiza inteligência do consumidor de uma fintech líder no segmento
of consumers expect companies to take an active stance on social, environmental, and political issues
According to a survey by "Social Sprout"
Clientecentrismo: transformação de dentro para fora
Uma fintech aumentou sua base de clientes em cerca de 400% em 1 ano. O crescimento acelerado trouxe novos questionamentos: quem era esse novo público e como atendê-lo?
Para responder a essas perguntas, o time MJV iniciou um processo de discovery dentro da ferramenta de CRM do banco e usou técnicas de ciência de dados para validar e escalar as descobertas.
Setor: financeiro | Cliente: uma das maiores fintechs da América Latina
Setor: financeiro
Cliente: uma das maiores fintechs da América Latina
Desafio
• Segmentar a base de clientes de acordo com suas principais necessidades.
• Automatizar a identificação de clusters de público dentro do CRM e recomendar produtos financeiros.
• Identificar oportunidades de inovação no segmento de alta renda.
Desafio
Implementing a profitable strategy in a different market
Fly or Die:
Validating a New Revenue Model Through Testing-as-a-Service
A solution is only as good as what you can prove, and MJV did this through a testing-as-a-service framework.
While our client ran the stores (both digital & physical), we took it upon ourselves to craft, test, and validate the strategy to determine if it should be implemented nationwide.
Estudo de caso
Como chegamos lá:
O Processo
Pesquisa etnográfica com clientes e não clientes, mapeando motivações e necessidades comportamentais.
Clientes
01
Benchmarks de boas práticas e pesquisa de mercado.
Mercado
02
Análise avançada e geração de hipóteses para automatizar a visualização de perfis de clientes dentro do banco de dados.
Data Science
03
Utilização da estratégia do oceano azul para repensar a entrega de valor para segmentos de público específicos.
Oportunidades para inovar
05
Pesquisa com amostragem estratificada e alto nível de confiabilidade.
Pesquisa quantitativa
04
Todas as fases do projeto tiveram resultados e desfechos importantes que contribuíram para a entrega final. Abaixo está uma lista do que entregamos ao nosso cliente no final do projeto.
Resultados
117
variáveis comportamentais geradas por meio da segmentação do CRM.
Ao lidar com grandes conjuntos de dados, a MJV acredita que, para além dos números, é preciso lançar mão de um olhar qualitativo — uma abordagem que gostamos de chamar de Design-Driven Data Science.
Neste projeto, técnicas como ciência de dados e machine learning foram cruciais para validar estatisticamente e escalar os dados obtidos na fase de pesquisa, e automatizar a identificação de perfis de consumo no CRM.
Dê uma olhada em algumas das entregas apoiadas pela metodologia:
51
oportunidades de inovação identificadas nos perfis da nova base de clientes.
13
diferentes contextos de uso de produtos financeiros descobertos.
Entender as diferentes motivações, dores e contextos de uso de produtos não é uma tarefa fácil, principalmente quando há um aumento repentino do fluxo de clientes no seu CRM. Mas esse não precisa ser um voo solo.
Se você deseja criar perfis de clientes detalhados, melhorar seus produtos financeiros ou explorar oportunidades de mercado, marque uma agenda com nosso consultor.
O cliente no centro de tudo
Conteúdos relacionados
Trend Report
Artigo
Banking as a Service: qualquer empresa pode oferecer produtos financeiros?
Drivers de segmentação
Definição de fatores relevantes para a diferenciação do comportamento dos clientes.
Market Deck
Criação de indicadores qualitativos para fazer o match entre perfis de clientes e produtos financeiro de acordo com a propensão de compra.
Segmentação de clientes
Criação de 8 segmentos financeiros e 20 microssegmentos de acordo com variáveis de interesse, a partir de um modelo de amostragem estratificado e complexo.
Automação de identificação, segmentação e análise
Desenvolvimento de um processo simplificado para segmentação de clientes e recomendação de produtos financeiros.
O amplo escopo resultou em cinco diferentes frentes de trabalho. Para fundamentar cada uma de nossas frentes de trabalho, decidimos alicerçar os segmentos individuais do processo com metodologias específicas.
As cinco frentes de trabalho foram: