A Cauda Longa para as Instituições Bancárias

Nota do autor:

Recentemente (para ser mais preciso, hoje) publiquei o artigo inaugural na minha nova coluna sobre usabilidade no Dicas-L. O artigo se chama “A Cauda Longa para a Usabilidade”.

Apesar do tema ter sido usado lá primeiro a verdade é que este artigo (a Cauda Longa para as Instituições Bancárias) foi escrito antes, com alguns dias de antecedência. Ele surgiu quando, em uma conversa sobre a inteligência competitiva das organizações surgiu a pergunta: “como os bancos poderiam se adequar melhor aos clientes do futuro?”.

Na mesma hora o texto abaixo surgiu em minha cabeça, pronto e acabado. Reproduzo-o aqui pois considerei ser uma visão interessante sobre como os bancos farão negócio no futuro.

Também usei a Cauda Longa como tema no Dicas-L pois considero o assunto  interessantíssimo, de extrema relevância na sociedade atual e por acreditar que ainda falta muito a ser explorado sobre isso.

Agora o artigo de verdade:

Basicamente, o resultado da Cauda Longa é a máxima personalização dos produtos e serviços, levando a uma adequação perfeita das necessidades dos usuários. Em ultima instância, seria como voltar a fabricar tudo sob medida para os consumidores (atendendo os desejos destes) mas com grande vantagem econômica para os produtores (maximização do lucro, economia com estoque e sobras de produção).

Hoje os bancos continuam calculando riscos e oferecendo serviços baseados em grandes grupos de consumidores: classes A, B, C, D e E, por exemplo. Entretanto, os clientes obteriam muito mais vantagens se fossem separados em nichos mais específicos levando em consideração mais variáveis, como histórico de compras, local de residência, etc. E, com clientes obtendo mais vantagens e consumindo mais serviços bancários, os Bancos também lucrariam mais.

Uma indústria que já se beneficia desta segmentação é a de seguros automotivos. O seguro é fortemente baseado em nichos bastante específicos (embora ainda possa melhorar muito) e utiliza centenas de variáveis para calcular o preço de uma apólice (distância percorrida diariamente, local de residência, local de trabalho, tipo de alarme, faixa etária, modelo do veículo, cor, etc, etc).

O seguro conseguiu atingir este alto grau de personalização pois utiliza vários processos automatizados para calcular os preços, utilizando inclusive técnicas estatísticas, de calculo diferencial e integral, álgebra, etc.

Os bancos, por outro lado, ainda continuam calculando taxas de juros para empréstimo e de risco levando em conta grandes tendências e grupos com milhões de pessoas e fazendo análises de risco manualmente.

Por que a taxa de um empréstimo para uma mulher de 25 anos que mora no Distrito federal e quer comprar uma TV tem que ser a mesma de um homem de 30 anos que mora em Santa Catarina e quer comprar um iPad para trabalhar? A renda dos dois é a mesma, o valor do empréstimo é o mesmo, mas os perfis são outros, históricos de compra diferentes e o objetivo final do empréstimo também.

Com a cauda longa seria possível criar taxas diferenciadas para atrair perfis diferentes de clientes com um preço quase zero, pois a segmentação seria feita a partir de um questionário e as variáveis analisadas e calculada pelo computador, diminuindo em muito o trabalho braçal da análise de riscos, por exemplo.

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