Como usar clientes semelhantes para reduzir incertezas na tomada de decisão

O aumento exponencial de dados e a evolução das ferramentas de modelagem mudaram o ponto de partida das decisões. Em vez de recortes fixos e estáticos, torna-se possível analisar comportamentos reais, dinâmicos e combinatórios, ampliando significativamente o nível de profundidade e precisão das análises.

Dois clientes com o mesmo perfil cadastral podem apresentar comportamentos completamente diferentes ao longo do tempo. É nesse ponto que a análise de clientes com perfis semelhantes se torna estratégica.

Identificar clientes parecidos significa ir além da segmentação tradicional. Em vez de agrupar pessoas apenas por idade, renda ou localização, essa abordagem observa como os clientes se comportam na prática: como usam produtos, como pagam, como reagem a estímulos e como mudam de padrão ao longo do tempo.

Essa visão se apoia na centralização e no enriquecimento de dados históricos, transacionais, comportamentais e externos. A combinação desses dados com modelos de similaridade e hipersegmentação permite a formação de microgrupos dinâmicos.

Resumo:

• Clientes “iguais no cadastro” podem seguir trajetórias completamente diferentes ao longo do tempo, o que torna insuficiente qualquer análise baseada apenas em atributos estáticos.
• Mesmo clientes novos podem ser avaliados com mais segurança a partir da comparação com clientes maduros e comportamentalmente semelhantes.
• Ao reduzir a incerteza, a similaridade apoia decisões mais assertivas em crédito, ofertas e estratégias de retenção, permitindo inclusive a estimativa de LTV desde o primeiro dia de relacionamento.

O que significa identificar clientes parecidos na prática?

Identificar clientes parecidos significa comparar indivíduos a partir de seu perfil, comportamento e contexto. 

Diferente de uma comparação baseada em critérios demográficos estáticos, essa similaridade é calculada pela proximidade entre clientes em um espaço multidimensional de dados, refletindo como eles agem, consomem, pagam e evoluem ao longo do tempo.

Segmentações amplas, como idade, renda ou região, não capturam intenção, risco nem momento de vida. Clientes “iguais no cadastro” podem apresentar comportamentos completamente diferentes. A similaridade permite sair da média e operar com referências reais de comportamento histórico.

Como identificar clientes semelhantes quando ainda não há histórico?

Quando o cliente é novo na base, a similaridade pode ser calculada a partir de dados cadastrais e demográficos, comparando esse perfil com clientes antigos que já tiveram comportamentos conhecidos.

Essa abordagem permite inferir risco ou potencial com base em perfis historicamente semelhantes, mesmo sem histórico transacional.

E para clientes que já têm relacionamento com a instituição?

Para clientes da base, o comportamento se torna ainda mais claro. É possível analisar padrões como pagamentos, uso de produtos, saldo médio e sua evolução ao longo do tempo, comparando esses sinais com clientes que seguiram trajetórias semelhantes no passado.

A análise do histórico transacional permite identificar padrões de ação similares e utilizá-los como referência para decisões mais precisas ao longo da jornada do cliente.

Clientes com histórico curto podem ser comparados com clientes maduros?

Sim. Mesmo sem um histórico longo, um novo cliente pode ser comparado a clientes maduros a partir da similaridade inicial de perfil.

A lógica do “condomínio”

Em um condomínio, é comum que os moradores apresentem padrões semelhantes de perfil e estilo de vida. Aplicando essa lógica a uma base de clientes, quando um novo cliente possui características como idade, profissão ou região semelhantes às de clientes maduros, assume-se que sua trajetória tende a seguir padrões comportamentais parecidos.

Predição de trajetória

O modelo observa como clientes maduros se comportaram quando também eram novos, o que permite:

• Estimar o risco inicial
• Calcular o potencial de valor desde o primeiro dia
• Priorizar ofertas e ações já na entrada da base

Quais dados podem ser utilizados para calcular similaridade entre clientes?

A qualidade da similaridade depende diretamente da variedade e profundidade dos dados utilizados, para essa missão podemos usar fontes como:

• Dados históricos internos
  Compras, transações, uso de cartão, pagamentos, contratação de crédito.
• Dados comportamentais
  Frequência de uso, canais preferidos, padrões de consumo, recorrência e interações.
• Dados externos e demográficos
  O enriquecimento da base interna com dados externos de mercado (bureaus, dados públicos como IBGE/CAGED) e dados proprietários são fundamentais encontrar similaridades que não são óbvias em uma visão mais geral da base. 

Quais técnicas podem ser usadas para identificar clientes parecidos?

• KNN (K-Nearest Neighbors):
  Algoritmo que identifica os “vizinhos mais próximos” de um cliente em um espaço multidimensional. Se clientes semelhantes aceitaram uma oferta ou apresentaram inadimplência, essa informação serve como base preditiva.
   
• Hipersegmentação em micro-clusters:
  Em vez de segmentos amplos, os clientes são agrupados em clusters menores, formados a partir de múltiplas variáveis como comportamento, estilo de vida e contexto geográfico. Essa abordagem aumenta o nível de precisão das análises e permite ações muito mais direcionadas ao longo da jornada do cliente.

Como a similaridade apoia decisões de negócio?

Uma vez identificados os clientes semelhantes, essa inteligência pode ser aplicada diretamente à tomada de decisão. Ao usar o comportamento histórico de grupos comparáveis como referência, é possível reduzir incertezas e tornar decisões mais precisas, contextuais e individualizadas.

Ofertas e rentabilização (Cross-sell e Upsell)

Clientes semelhantes tendem a responder de forma parecida a produtos e ofertas. Quando um grupo com determinado perfil comportamental costuma contratar um produto específico, essa informação pode orientar estratégias de cross-sell e upsell de forma mais precisa e alinhada ao momento do cliente.

Prevenção de churn e retenção

A comparação entre o comportamento recente de um cliente e o histórico de clientes semelhantes que já deram churn, permite identificar sinais precoces de saída, inclusive o churn silencioso. Isso viabiliza ações preventivas antes que a ruptura do relacionamento aconteça.

Risco e crédito

A similaridade permite estimar a probabilidade de inadimplência a partir do histórico de clientes com comportamentos semelhantes. Ao observar como clientes que apresentam padrões como pagamento no último dia, baixo saldo médio ou uso específico de produtos evoluíram no passado, é possível antecipar riscos e definir limites de crédito mais adequados e individualizados.

Se eu defino o indivíduo pela sua similaridade, como a oferta continua sendo individual?

Essa é uma pergunta central, e talvez a mais importante quando se fala em personalização baseada em dados. À primeira vista, pode parecer que usar clientes “parecidos” leva a ofertas genéricas. Mas, na prática, acontece exatamente o oposto.

Identificar clientes semelhantes não significa tratar indivíduos como cópias uns dos outros. A similaridade funciona como uma referência estatística para inferir comportamentos prováveis, mas os dados individuais continuam sendo o principal ponto de decisão.

Duas pessoas podem pertencer ao mesmo micro-cluster e demonstrar interesse pelo mesmo produto. 

Ainda assim, limites, condições e timing da oferta variam conforme renda, saldo, exposição ao risco e histórico individual. O produto pode ser o mesmo, porém a oferta, não. 

A similaridade indica o que tende a funcionar, com base no comportamento de clientes parecidos. A individualização acontece quando essa predição é combinada com o contexto atual e as regras de negócio de cada cliente.

Em resumo: quanto maior o contexto e a granularidade, mais inteligente, personalizada e eficiente se torna cada ação ao longo da jornada do cliente.

Como escalar esse tipo de análise?

Para escalar esse processo, especialmente em bases grandes, é recomendado o uso de plataformas que automatizam essa análise de dados e o treinamento dos modelos de machine learning, como a solução Matera Insights.

A Matera Insights atua como uma plataforma baseada em Inteligência Artificial que transforma dados brutos em conhecimento acionável sobre o perfil dos clientes. 

Ela ajuda a entender quem é o cliente e como ele se comporta através de um processo estruturado de integração de dados, hipersegmentação e modelagem preditiva. 

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