RAPIPAGO

Deixando o Anonimato

Uma solução que combina as tecnologias de Big Data e Data Science permitiu que a empresa identificasse perfis e comportamentos de seus clientes frequentes.

​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​Rapipago é um canal de cobrança digital que atende seis milhões de pessoas por mês. Implementamos com eles uma solução de identificação do comportamento de clientes frequentes, através da utilização de técnicas e tecnologias de Big Data e Data Science.

DESAFIO INICIAL

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Em um mundo em que os contatos são digitais, é crescente o esforço das empresas para atrair e fidelizar clientes. E há cada vez mais empresas cujo valor é medido pela qualidade e quantidade de sua base de usuários.

Uma ampla base de clientes fiéis permite o desenvolvimento de iniciativas de vendas cruzadas cujo valor potencial pode exceder em muito o do negócio atual.

No entanto, existe um grande número de empresas (desde grandes varejistas até empresas de serviços) que possuem um grande número de usuários frequentes que são anônimos, uma vez que suas transações não necessariamente são registradas ou requerem estarem logados. Uma dessas empresas é a Gire, empresa de processamento inteligente de informações para soluções de cobrança e pagamento, que opera o principal canal de cobrança extra-bancária da Argentina: o Rapipago.

SOLUÇÃO

Para responder a este desafio, a Practia implementou uma solução que nos permite identificar clientes frequentes, através da utilização de técnicas e tecnologias de Big Data e Data Science.

A solução envolve interpretar e trabalhar com várias fontes e volumes de dados, para delinear um modelo conceitual consistente. Passa por instalar e preparar ferramentas para processar uma base de dados orientada a gráficos (como Neo4J) a fim de obter um repositório central para sua consulta e manipulação, Depois, projetar algoritmos de identificação de recorrência com base em heurísticas e regras de negócio (capazes de operar com dados não estruturados e informações incompletas) a partir de técnicas de Análise de Dados como árvores de decisão e algoritmos de agrupamento.

FATORES CRÍTICOS DE SUCESSO

O empenho da divisão de Inteligência e Dados da Practia, formada por um grupo interdisciplinar de especialistas que incluia Data Scientists, DBAs, especialistas técnicos e de negócios, foi a fórmula para o sucesso dessa experiência. Assim como a utilização de um conjunto de técnicas e tecnologias inovadoras, flexíveis e potentes, nas quais a equipe contou para responder às necessidades do clientes de forma prática e econômica.