E no mundo de dados comportamentais? Com o uso de dados mobile, geolocalização, dados de uso de apps etc, é possível criar uma série de análises tanto para estratégias de negócios quanto segmentações de mídia. Mas muito ainda é feito com base em clusters desenvolvidos com base nos dados crus capturados. E se a lógica do mundo do marketing seguisse a mesma linha do score de crédito? Criar scores de comportamento e propensão de consumo ou visita a determinados locais?
Private you
Mas calma, calma, primeiro vamos ter um papo sério. Sim, vamos falar de privacidade. Isso porque, bem, entendemos que existe sim uma preocupação crescente sobre o uso responsável dos dados de comportamento de celular. Já falamos por aqui no Morse o quanto algumas empresas estão, até mesmo, diminuindo a quantidade de dados captados e focando em inteligência com as informações que já têm. Ou, seguindo o caminho da Edge Computing, que permite que os dados sejam tratados no próprio device (lógica inversa ao sistema de nuvem), as informações e dados dos usuários não precisariam nem sair de seus devices, gerando apenas o seu score para cada análise, que aí sim será compartilhada com as empresas. Exemplo? Não necessariamente é preciso capturar e compartilhar todo seu histórico de geolocalização para saber se você é ou não um frequentador assíduo de shopping centers, essa informação poderia ser capturado e tratada no próprio device, compartilhando apenas o seu Score de Shopping Behavior. O “Mobile Score” seria exatamente este caminho. Para uma empresa, ter os dados dos clientes em forma de score significa que se tem acesso à análise no lugar dos dados brutos. Outro ponto positivo? Em caso de vazamento ou de alguma invasão de sistema (riscos que, infelizmente, todas as empresas precisam ter contingenciados), o score é uma forma de preservar os clientes – já que, bem, são apenas números sem ter acesso aos parâmetros.
Crédito fácil
Um dos desafios para bancos e fintechs, e isso até impacta nas taxas aplicadas ao usuário final, é entender quanto um novo cliente pode tomar de crédito. Principalmente se estamos falando de um “cliente” que não tem histórico com transações bancárias – o que abarca, mais ou menos, 45 milhões de brasileiros. Algumas empresas, inclusive, usam informações sobre o modelo de celular para entender qual o limite de crédito que alguém pode ter, antes mesmo do usuário pedir. Mesmo assim, ainda falta parte da informação que o mobile behavior pode dar – e os “mobile scores” podem ser o caminho. Não à toa temos visto uma série de players que trabalham com dados comportamentais entrando no mundo das Fintechs. E isso já tem sendo feito lá fora: a startup norte-americana Tala usou este modelo no Quênia para levar microcrédito (micro mesmo, o crédito oferecido por eles varia entre US$ 100 e US$ 500) a pessoas desbancarizadas. O modelo da startup utiliza 250 data points vindos todos do Mobile – a partir dos quais eles determinam desde o limite que o usuário tem até a capacidade que ele tem para pagar em dia, o que também ajuda a indicar a quantidade de parcelas de pagamento do empréstimo.
Pontos nos Pontos
E não é só para usuários novos que este tipo de scoring pode servir, mas para estimular os antigos – e para personalizar ainda mais as ofertas que podem chegar nessas pessoas. Imagine uma empresa como a Dotz, que já efetivamente dá pontos (nesse caso literalmente) a partir das compras, pudesse também dar pontos por comportamento? Com isso, entender previamente que o usuário é jogador de tênis ou frequentador de mercadinhos do bairro, poderia já oferecer formas desse cliente usar os pontos com itens que tenham a ver com seu estilo de vida, mesmo que isso ainda não tenha sido traduzido em compras.. O Mobile Score, nesse sentido, ajuda na estratégia da companhia, seja para novas parcerias ou para aumentar os resgates – e chega diretamente no usuário como forma de benefício, já que podem achar no mundo dos pontos não apenas descontos, mas uma forma de descobrir novos produtos e experiências relacionadas ao seu estilgo de vida.
And Health?
Para você entender melhor, só pensar nos dispositivos que usa para o treino (ou aqueles que você tinha preparado para fazer o treino, mas acabou pulando o exercício #tamojunto): todos eles usam um tipo de score para você entender como pode melhorar a sua performance. A Peloton, inclusive, foi além, ela criou rankings dos usuários de suas bicicletas e esteiras: quem vai mais nas aulas pode optar por juntar pontos e aparecer mais acima : cada aluno sabe onde está rankeado, e o que pode fazer para melhorar. É um tipo de pontuação a partir de um comportamento . Agora a gente eleva a aposta:. e se você conseguisse, no seu smartwatch, acompanhar todos os seus pontos de saúde em forma de pontuação?
Qual o placar?
Características de comportamento – se alguém sai mais de casa, se alguém usa mais transporte privado, se alguém vai mais para o bairro do lado ou para outras cidades. Tudo isso pode ser parametrizado, e transformado em score, dependendo do que é importante para a empresa e para o produto – lógico que utilizando a máxima do nosso amigo Jeff Bezos “foco no cliente”. E foco no placar.
