Contexto do Case

Inteligência Artificial para Ofertas de Produtos e serviços é fundamental nas campanhas de Marketing. Assim, para um banco com uma grande quantidade de clientes a grande dificuldade era gerar suas próximas ofertas de serviços e produtos de forma assertiva. Entretanto, sem compreensão do momento de vida de seus clientes, o desafio em gerir campanhas de marketing funcionais é grande, acarretando em alto custo de campanhas com baixo retorno e frustração nos clientes ao serem abordados de forma arbitrária por ofertas de produtos que não fazem sentido para o momento de vida que estão.

Principais Dificuldades:

  • Baixa assertividade nas campanhas de marketing;
  • Leads não qualificados ;
  • Grande quantidade de dados;
  • Falta de contexto sobre perfil de cliente e momento de vida;
  • Padronização de gastos dos clientes era indefinida.

A Solução

A solução proposta foi combinar técnicas de Mineração de Texto e Machine Learning para identificar padrões consistentes em grandes quantidades de dados de compras nos extratos bancários dos clientes do banco. Assim, utilizando regras de associação é possível detectar subconjuntos de dados, dessa forma, a Plataforma ALICE consegue agrupar e classificar os clientes em momentos de vidas pré estabelecidos que façam sentido com as ofertas de serviços e produtos do banco. Além disso, ALICE conseguiu classificar os Leads em momentos de vida que indicassem propensão para a aquisição de um produto ou serviço específico.

Além disso, utilizar Inteligência Artificial para Ofertas de serviços é um fator essencial na transformação digital do seu negócio.

Resultados do Case

  • Quantidade de dados analisados: 728 milhões de transações ( $71 Bilhões de Reais)
  • Tempo médio de análise: 90 mil registros por segundo no Big Data
  • % de registros válidos categorizados pela ALICE: 87% ( $55 Bilhões de reais)

Acurácia da ALICE

  • 3º mês do Projeto: 87% de acerto dos registros categorizados.

Oportunidades geradas:

  • 110 mil de cartões vendidos;
  • 18 mil seguros auto vendidos;
  • 9 mil empréstimos / financiamentos vendidos.

Insights Gerados

  • Nas férias escolares os gastos com viagens sobem 10%;
  • O Banco possuía 3 segmentações, ALICE sugeriu que cerca de 100 segmentações fossem criadas, dessa forma é mais fácil classificar os clientes em grupos e realizar próximas ofertas assertivas;
  • Personal Financial Manager: Usando IA e técnicas de Big Data é possível levantar dados para os clientes de seus gastos pessoais, gerando gráficos de gastos por categoria, gastos em determinadas categorias por período de tempos, entre outros.