Como ajustar produtos de acordo com o perfil do cliente no setor financeiro

Em um mercado competitivo, as instituições financeiras enfrentam o desafio de oferecer produtos que realmente atendam às necessidades de seus clientes.

Essa personalização baseada no entendimento profundo do perfil de cada consumidor, deixou de ser um diferencial e se tornou essencial para garantir a relevância, a sustentabilidade dos negócios e a fidelização da base.

Mais do que melhorar a experiência, ajustar produtos de forma precisa ao perfil do cliente impulsiona o engajamento e amplia o potencial de rentabilidade, beneficiando ambas as partes.

Ao longo deste conteúdo, mostraremos como essa abordagem pode transformar o relacionamento com o cliente, combinando tecnologia, estratégia e uma visão aprofundada do público.

A importância de ajustar produtos ao perfil do cliente

Com consumidores cada vez mais exigentes e perfis diversos, entregar soluções de prateleira já não é suficiente. Cada cliente possui uma combinação única de condições financeiras, hábitos de consumo, expectativas e objetivos pessoais.

Ignorar essas particularidades pode resultar em insatisfação, desengajamento e até perda de clientes. Não por acaso, o tema hiperpersonalização foi um dos destaques da Febraban Tech 2025, reforçando a ideia de “um banco para cada cliente”.

A personalização eficaz vai além da adequação comercial: ela melhora a experiência, gera percepção de valor e fortalece o vínculo com a marca. Ao substituir soluções genéricas por produtos com maior aderência, as instituições otimizam recursos, aumentam a eficiência operacional e conquistam melhores resultados de negócio.

Benefícios estratégicos da personalização

Como vimos até aqui, personalizar produtos com base no perfil do cliente traz vantagens significativas tanto para as instituições financeiras quanto para os consumidores. Trata-se de um equilíbrio entre rentabilidade, fidelização e experiência aprimorada.

Com uma visão clara das necessidades individuais, as instituições podem priorizar produtos estratégicos, otimizar a alocação de recursos e criar relacionamentos duradouros. A seguir, destacamos melhor os impactos dessa abordagem:

Possibilidade de priorizar produtos de acordo com a estratégia

Se a meta é impulsionar um novo cartão de crédito, por exemplo, análises personalizadas permitem identificar os perfis com maior propensão à adesão. Esse direcionamento possibilita campanhas mais eficazes, reduz o desperdício de recursos e alinha as ações comerciais com os objetivos da organização.

Maior rentabilidade e fidelização

Quando o cliente percebe que está recebendo ofertas relevantes, a sensação de reconhecimento gera vínculo e confiança. Clientes satisfeitos tendem a ampliar seu relacionamento com a instituição, explorar novos produtos e ainda recomendá-la a outras pessoas, alimentando um ciclo positivo de retenção e crescimento orgânico da base.

Melhora da experiência do cliente

Produtos e serviços ajustados às expectativas criam jornadas mais fluidas, com menos fricção e mais valor percebido. O uso de tecnologias como IA generativa, reforça esse processo, oferecendo interações mais naturais e resolutivas. Isso fortalece o vínculo a longo prazo e aumenta o engajamento.

Otimização de processos e eficiência operacional

A personalização também gera ganhos internos. A automação de tarefas por meio da IA libera equipes para iniciativas estratégicas e melhora a produtividade.

Novas oportunidades de negócios e receitas

A oferta do produto certo, no momento ideal e no canal preferido do cliente, impulsiona a aquisição, aumenta a conversão e amplia o potencial de rentabilidade.

À medida que as instituições adotam tecnologias analíticas avançadas, é possível observar um crescimento significativo nas ofertas personalizadas, especialmente em segmentos como investimentos, crédito e seguros, fortalecendo a estratégia comercial com base em dados e contexto.

Tecnologia para entender qual ação realizar para cada cliente

Empresas que buscam ajustar produtos com base no perfil do cliente encontram na tecnologia sua principal aliada. 

Ferramentas como inteligência artificial, machine learning e análise de dados em tempo real permitem transformar grandes volumes de informações em ações concretas, elevando o grau de personalização e possibilitando uma atuação proativa em escala.

Hoje, o comportamento do cliente está em constante atualização e os dados, o tempo todo, contam uma história. Combinando essas informações a modelos de decisão inteligentes, as instituições conseguem identificar padrões, entender necessidades e antecipar demandas com muito mais precisão.

Inteligência Artificial e agentes autônomos

A IA é um dos grandes habilitadores da personalização em larga escala. Ela permite analisar dados de múltiplas fontes, detectar padrões de comportamento e recomendar ações ideais para cada cliente. 

A IA generativa, em especial, tem revolucionado a forma como os bancos se relacionam com seus clientes, criando interações mais naturais e fluidas, desde o atendimento até a educação financeira e a oferta de produtos.

Além disso, agentes autônomos estão evoluindo para executar tarefas de forma independente, transformando os modelos de atendimento e serviço no setor financeiro.

Um exemplo de inovação nesse caminho é o Prompt Banking da Matera, que combina IA conversacional com uma base analítica robusta para oferecer insights em linguagem natural ao backoffice do banco.

O sistema utiliza agentes especializados de IA que interpretam perguntas, acessam dados estruturados e retornam respostas claras, com gráficos e análises prontas para uso.

Essa solução representa um avanço importante na integração entre IA e tomada de decisão no setor financeiro, ao trazer agilidade, inteligência e contexto para o dia a dia dos profissionais do mercado.

Machine Learning e algoritmos preditivos

Diferente de modelos estáticos, algoritmos de machine learning aprendem e se ajustam continuamente com base em novos dados. Isso permite às instituições financeiras desenvolver modelos altamente precisos para identificar oportunidades de cross-sell, upsell ou mesmo ajustar produtos já existentes.

Esses modelos também são fundamentais na previsão de comportamentos de risco. Pequenos sinais de inadimplência futura, por exemplo, podem ser detectados com antecedência, permitindo uma abordagem preventiva e mais eficaz. 

Infraestrutura em Nuvem (Cloud)

Por fim, a nuvem é o suporte invisível, mas essencial, para todo esse ecossistema. É ela que garante a escalabilidade, a agilidade no processamento e a segurança necessárias para que os modelos de IA e os algoritmos preditivos operem com eficiência.

Estratégias de ajuste de produtos para diferentes perfis

No contexto de personalização, estratégias como upsell, downsell e cross-sell são essenciais para alinhar os produtos oferecidos com as expectativas e condições dos clientes.

Com essa possibilidade de ajuste, as empresas atendem tanto o público com maior potencial de rentabilidade quanto aquele que enfrenta limitações financeiras. 

Esse equilíbrio, ao mesmo tempo que otimiza a rentabilidade da empresa, garante uma experiência mais satisfatória para os consumidores, promovendo fidelidade. 

Upsell: ajuste para clientes com potencial de rentabilidade

Estratégias de upsell maximizam o valor dos clientes já considerados com alto potencial. Por exemplo, oferecer um upgrade para um cartão premium, com benefícios exclusivos como cashback em categorias específicas ou milhas, pode ser uma ação eficaz para clientes com alta renda. 

Ao reconhecer suas necessidades mais sofisticadas, a instituição entrega valor adicional e fortalece o relacionamento. Além disso, o upsell também pode ser explorado em outros produtos, como seguros com cobertura ampliada ou planos de investimento personalizados. 

O segredo é identificar o momento certo para fazer a oferta e garantir que ela seja percebida como uma vantagem clara, aumentando a adesão e a rentabilidade da carteira.

Downsell: ajuste para clientes que têm produtos caros e pouca aderência

O downsell é uma estratégia que beneficia tanto o cliente quanto a instituição ao oferecer soluções mais acessíveis para perfis cujos produtos atuais se mostram incompatíveis com seu estilo de vida. Sugerir a migração para seguros mais econômicos, por exemplo, mantém o cliente ativo, mas com custos mais adequados à sua realidade financeira.

Essa abordagem também demonstra uma preocupação genuína com o bem-estar financeiro do cliente, o que pode fortalecer a confiança na marca. Além de reduzir a chance de churn, ela abre espaço para futuras oportunidades de rentabilização, à medida que o cliente progride em sua situação financeira.

Cross-Sell: recomendações adicionais que complementam o portfólio atual do cliente

Um exemplo clássico de cross-sell é a oferta de um seguro residencial para um cliente que possui um financiamento imobiliário com a instituição. Essas recomendações não apenas geram receita adicional, mas também proporcionam uma experiência mais completa e integrada para o consumidor.

Para que a estratégia seja eficaz, é fundamental compreender o momento e o perfil do cliente. Algoritmos preditivos ajudam a identificar as melhores oportunidades, garantindo que as ofertas sejam relevantes e alinhadas às suas necessidades.

Essa abordagem personalizada aumenta as taxas de conversão, fortalece o vínculo com o cliente e amplia o portfólio de produtos oferecidos pela instituição, promovendo uma relação de benefício mútuo.

Conclusão

Realizar o ajuste de produtos com base no perfil do cliente deixa de ser uma tendência, agora é uma questão estratégica. 

Agora, à medida que a tecnologia avança e os consumidores se tornam mais exigentes, o foco no cliente e o uso de ferramentas como IA serão indispensáveis. 

O futuro das instituições financeiras será moldado por aquelas que conseguirem alinhar suas ofertas às expectativas de um público cada vez mais diversificado e conectado.