Aquisição de clientes on-line • Clientes de qualidade por meio do aprendizado de máquina
Resultados
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82% de recall de casos dentro do público desejado.
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Redução dos prazos de 120 dias para 24 horas.
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O BBVA conseguiu tomar decisões em tempo real.
Uma jornada de qualidade e velocidade.
No setor financeiro, os bancos estão acostumados a atrair novos clientes por meio de promoções de cartões de crédito e outros benefícios. Mas, embora o banco estivesse investindo em esforços digitais para atrair novos clientes, seu público habitual não correspondia ao alvo desejado. Diante desse desafio, estabelecemos uma meta clara: gerar tráfego de maior qualidade sem excluir nenhum usuário real.
Otimização do processo de aquisição de clientes on-line.
Em toda a jornada do consumidor, as várias interações entre o banco e seus clientes fornecem informações valiosas que podem ser aproveitadas para otimizar os processos. Para aumentar a eficiência no uso desses dados, realizamos um procedimento de análise e refinamento e, em seguida, enviamos os dados dinamicamente para o Google Analytics 360.
Medir o comportamento do usuário no site - desde o tempo que as pessoas passavam nele até o tipo de informação que forneciam ao se registrar - tornou-se uma parte essencial do processo. Em seguida, combinamos as informações on-line e off-line para obter um gráfico de dados de comportamento por usuário, pronto para ser tratado em um modelo de aprendizado de máquina desenvolvido por meio do AutoML.
Um modelo preditivo que está sempre no alvo.
O modelo nos permitiu recuperar 82% dos casos que não se alinhavam com a meta do banco e, por meio das funções da nuvem, enviar essa pontuação para as plataformas de publicidade. Agora, com as ferramentas necessárias para tomar decisões em tempo real, reduzimos os prazos de 120 dias (os dias que o banco costumava levar para tirar conclusões sobre novos clientes) para 24 horas - alcançando alta qualidade em velocidade recorde.
