No Brasil, a inadimplência é um problema persistente, com muitos brasileiros encontrando dificuldade para pagar as dívidas. Nesse cenário, dados da Quod, datatech que transforma dados em inteligência para a tomada de decisões, mostram que 36% dos consumidores em atraso no País não conseguem pagar nenhum credor, enquanto 43% priorizam um credor em relação a outras dívidas. Por isso, cada vez mais, as instituições financeiras investem em dados para garantir a principalidade, ou seja, que o pagamento das suas dívidas seja priorizado através de melhores ofertas e oportunidades de recuperação de crédito.
Como explica Danilo Coelho, diretor de Produtos e Dados na Quod, “a inteligência de dados permite que as companhias identifiquem padrões de comportamento e riscos, ajustem suas estratégias de recuperação de crédito e personalizem as abordagens com base no perfil dos clientes inadimplentes. Com isso é possível entender o momento da vida da pessoa e, com uma abordagem flexível, aumentar a eficácia da recuperação. A partir disso, a cobrança pode priorizar segmentos com maior probabilidade de pagar, prever tendências de perdas e criar cenários para otimizar a alocação de recursos”.
A pesquisa realizada pela Quod, ainda, mostra um cenário desafiador marcado pela concorrência das instituições. Os dados mostram que 57% dos devedores priorizam pagar grandes bancos tradicionais, 25% priorizam empresas digitais incumbentes, ou seja, companhias tradicionais que estão migrando para o digital, 10% focam nas financeiras e cooperativas e somente 8% nos bancos digitais - como as fintechs. Em paralelo, entre aqueles que possuem mais de uma dívida, 72% pagam primeiro os contratos de menor valor, enquanto 26% priorizam os de maior valor.
“Quanto maior a atividade financeira de uma pessoa, mais dados ela produz para o mercado - e, com isso, as instituições passam a entender cada vez mais o comportamento do devedor. Esse entendimento profundo, torna não só o atendimento mais rápido e dinâmico, permitindo renegociações mais precisas, como também pode prever, por exemplo, o risco de inadimplência antes que ela aconteça”, finaliza o especialista.
