Nedavna študija, ki jo je izvedel Serasa Experian, prva in največja datatech v Braziliji, pokazal, da je mogoče, da se trgovci varno širijo, s preklicem pametnega upravljanja in rednim analiziranjem portfelja, vaša ponudba kredita do 200 milijonov R$ za stranke vaše baze, ki imajo kreditno kartico. Študija je bila izvedena na podlagi prilagojene analize portfelja štirih igralcev v maloprodaji, združevanje ekskluzivnih in tržnih podatkov z analitično inteligenco podjetja Serasa Experian
V finančnih pogojih, študija je pokazala, da imajo omejitve kartic strank analiziranih denarnic potencial za rast za 60%, povečanje ponudbe kreditov, ki znaša 200 milijonov R$
Razumeti profil, potencial nakupa in tveganje vsakega stranke sta ključna za prilagojeno upravljanje portfelja in prilagoditev limita kreditne kartice za vsak CPF. To omogoča natančnejšo oceno tveganja, saj stranke razdeli v tri skupine: tiste, ki morajo imeti znižano mejo, sajati predstavljajo tveganje za neplačilo, tisti, ki lahko povečajo kredit, saj ima potencial za nakup z nizkim tveganjem, in tisti, ki imajo ustrezen limit. S tem, možno je povečati prihodke z delom s strankami, ki so že v hiši – kar je veliko cenejše, manjše kompleksno in bolj privlačno kot iskanje novih strank na trgu. Hkrati, ima se vidnost o CPF-ih, ki predstavljajo večje tveganje in potrebujejo prilagoditev ponudbe ali strategijo bližjega spremljanja, da ne postanejo neplačniki, pojasni direktor odločitvenih in naprednih analiz v podjetju Serasa Experian, Pedro Braga
Študija je prav tako identificirala delež baze strank z omejitvami, ki prinašajo potencialne tveganje za neplačevanje. Za to skupino, analiza nakazuje zmanjšanje meje za 25%, kar bi zmanjšalo skupno dodelitev s 235 milijonov R$ na 175 milijonov R$, s skupno zmanjšanje za 60 milijonov R$
Vrste kartic v maloprodaji
Segment ponavadi ponuja dve vrsti kreditnih kartic: blagovne in lastne blagovne kartice. Prva možnost je obična kreditna kartica, sprejemam v vseh ustanovah, ki delujejo z izdajateljevo blagovno znamko in izdano, normalno, s prek preko partnerstva med trgovino in blagovno znamko. Private label je model, ki se lahko uporablja le v trgovinah izdajatelja maloprodaje. In za oba je periodično upravljanje tveganj portfelja ne le uporabno, kot tudi priporočljivo
Za prvo skupino, o karticah z blagovno znamko, podatki kažejo, da je mogoče povečati kredit za 63%, izstopajo iz 179 milijonov R$ na 292 milijonov R$, povečanje za 113 milijonov R$. Enakšno razmišljanje se pojavi tudi pri tveganju neplačila. Za to skupino, zmanjšanje mej bi bilo približno 25%, ekvivalent 16 milijonov R$. S tem, novi odobreni limit bi pao s 65 milijuna R$ na 49 milijuna R$, približno
Za trgovce, ki prodajajo kartico private label, povečanje vrednosti bi bilo 73 milijonov R$, ali 46%, dvigovanje meja s 159 milijoni R$ na 232 milijonov R$. Med među strankami z rizikom neplačila, zmanjšanje omejitev bi bilo 25%, ali 43 milijonov R$, preneslo skupno na R$ 170 milijonov na R$ 126 milijonov
"Določiti robustno politiko ne le pri podeljevanju", ampak tudi pri vzdrževanju kredita, aplicirana na profil portfelja in temelji na združitvi zgodovine stranke z trgovino, s tržnimi podatki o tem CPF-ju, je ena eden najpomembnejših točk na poti podjetij, ki ponujajo kartice. To je še posebej ključno za maloprodajo, ker se zgodovina in finančno vedenje potrošnikov ne centralizirata pri njih. Naš cilj je podpirati naše stranke z analitično inteligenco in avtomatizacijo od začetka do konca analitičnih procesov, da zmanjšamo njihove tveganje, razširiti svoje priložnosti in prinašati agilnost ter učinkovitost pri poslovnih odločitvah. In, je še vedno mogoče na primer, izvajati prilagojene ponudbe za nove prodaje in prodaje čez meje za potrošnike, ki so že del baze strank, zmanjšanje operativnih stroškov podjetij, zaključi Pedro
Metodologija
Številke so rezultat študije, opravljene na podlagi rezultatov, pridobljenih s celovito rešitvijo Upravljanje strank, pri čemer so kot izhodišče uporabljeni primeri štirih podjetij iz maloprodajnega sektorja, ki uporabljajo to rešitev
Analiza se izvaja s strateško in individualizirano oceno danih podatkov, združevanje ekskluzivnih in tržnih podatkov s sposobnostjo analitične inteligence, possibilitando imprimir uma visão ampla do potencial de seus clientes por CPF e/ou CNPJ. V rešitvi je mogoče identificirati občinstvo z največjim potencialom za upravičenost do kreditnih produktov, tako v vidiku tveganja kot tudi nagnjenja, in limitna vrednost je določena glede na finančno vedenje stranke na trgu. Drugi segmenti, kot so banke in zavarovalnice, na primer, tudi so že privrženci rešitve Upravljanje s strankami.
