सेरा सा एक्सपेरियन द्वारा किए गए एक अनूठे अध्ययन में, जो ब्राजील की पहली और सबसे बड़ी डेटाटेक है, यह दिखाया गया है कि खुदरा विक्रेता अपने क्रेडिट प्रस्ताव को सुरक्षित रूप से बढ़ा सकते हैं, स्मार्ट प्रबंधन और नियमित पोर्टफोलियो विश्लेषण के माध्यम से, अपनी ग्राहक आधार के उन ग्राहकों के लिए जिनके पास क्रेडिट कार्ड है, 200 मिलियन रियाल तक। अध्ययन चार रिटेल खिलाड़ियों के पोर्टफोलियो का कस्टम विश्लेषण करके किया गया था, जिसमें अनन्य और बाजार डेटा को Serasa Experian की विश्लेषणात्मक बुद्धिमत्ता के साथ जोड़ा गया था।
आर्थिक रूप से, अध्ययन ने दिखाया कि विश्लेषित वॉलेट के ग्राहकों के कार्ड सीमा में 60% की वृद्धि की संभावना है, जो क्रेडिट की पेशकश में एक विस्तार है जो 200 मिलियन रियाल के बराबर है।
प्रत्येक ग्राहक की प्रोफ़ाइल, खरीद क्षमता और जोखिम को समझना कस्टमाइज्ड पोर्टफोलियो प्रबंधन और प्रत्येक CPF के लिए क्रेडिट कार्ड सीमा को पुनः समायोजित करने के लिए आवश्यक है। यह जोखिम का अधिक सटीक मूल्यांकन करने की अनुमति देता है, ग्राहकों को तीन समूहों में विभाजित करके: जो असमर्थता के जोखिम के कारण सीमा कम करनी चाहिए, जो कम जोखिम के साथ खरीद क्षमता रखते हैं और सीमा बढ़ाई जा सकती है, और जो सीमा उपयुक्त है। इससे, यह संभव है कि हम उन ग्राहकों के साथ काम करके आय बढ़ाएं जो पहले से ही हमारे पास हैं – जो बहुत सस्ता, कम जटिल और अधिक आकर्षक है बजाय नए ग्राहकों की खोज करने के। साथ ही, हमें उन CPF का दृश्यता मिलती है जो अधिक जोखिम वाले हैं और जिन्हें ऑफ़र में समायोजन या निकटतम निगरानी रणनीति की आवश्यकता है ताकि वे असमर्थता में न बदलें,” कहते हैं सेरासा एक्सपेरियन के निर्णय और उन्नत विश्लेषण के निदेशक, Pedro Braga।
अध्ययन ने ग्राहकों के आधार का भी हिस्सा पहचाना है जिनकी सीमा में संभावित चूक के जोखिम हैं। इस समूह के लिए, विश्लेषण सुझाव देता है कि सीमा में 25% की कमी की जाए, जिससे कुल स्वीकृति R$ 235 मिलियन से घटकर R$ 175 मिलियन हो जाएगी, जिससे कुल कमी R$ 60 मिलियन होगी।
खुदरा में कार्डों के प्रकार
सेगमेंट आमतौर पर दो प्रकार के क्रेडिट कार्ड पेश करता है: ब्रांडेड और प्राइवेट लेबल। पहली विधि एक पारंपरिक क्रेडिट कार्ड है, जिसे उस सभी प्रतिष्ठानों में स्वीकार किया जाता है जो जारीकर्ता ब्रांड के साथ काम करते हैं और आमतौर पर दुकान और ब्रांड के बीच साझेदारी के माध्यम से जारी किया जाता है। प्राइवेट लेबल एक ऐसा मॉडल है जिसे केवल विक्रेता के जारीकर्ता की दुकानों में ही इस्तेमाल किया जा सकता है। और दोनों के लिए, पोर्टफोलियो का आवधिक जोखिम प्रबंधन न केवल लागू है, बल्कि अनुशंसित भी है।
पहले समूह के लिए, बैंडेड कार्डों का डेटा दिखाता है कि क्रेडिट को 63% बढ़ाया जा सकता है, जो कि 179 मिलियन रियाल से बढ़कर 292 मिलियन रियाल हो जाता है, यानी 113 मिलियन रियाल की वृद्धि। उसी तर्क का पालन दिवालियापन के जोखिम के लिए भी किया जाता है। इस समूह के लिए, सीमा में कमी लगभग 25% होगी, जो कि 16 मिलियन रियाल के बराबर है। इसके साथ, नई सीमा लगभग R$ 65 मिलियन से घटकर R$ 49 मिलियन हो जाएगी।
प्राइवेट लेबल कार्ड बेचने वाले रिटेलर्स के लिए, मूल्य में वृद्धि 73 मिलियन रियाल होगी, या 46%, जिससे सीमा 159 मिलियन रियाल से बढ़कर 232 मिलियन रियाल हो जाएगी। गैर-भुगतान जोखिम वाले ग्राहकों में, सीमा में कमी 25% होगी, या R$ 43 मिलियन, जिससे कुल R$ 170 मिलियन से घटकर R$ 126 मिलियन हो जाएगा।
एक मजबूत नीति को परिभाषित करना केवल ऋण स्वीकृति में ही नहीं, बल्कि ऋण रखरखाव में भी, जो कि ग्राहक की प्रोफ़ाइल पर लागू हो और ग्राहक के इतिहास को दुकान के साथ मिलाकर, उस CPF के बाजार डेटा पर आधारित हो, उन कंपनियों के कार्ड प्रदान करने के सफर में सबसे महत्वपूर्ण बिंदुओं में से एक है। यह खुदरा के लिए और भी अधिक महत्वपूर्ण है, क्योंकि उपभोक्ताओं का इतिहास और वित्तीय व्यवहार उनके साथ केंद्रित नहीं है। हमारा उद्देश्य अपने ग्राहकों का समर्थन विश्लेषणात्मक बुद्धिमत्ता और प्रक्रिया के अंत से अंत तक स्वचालन के साथ करना है ताकि उनके जोखिम कम किए जा सकें, उनके अवसर बढ़ाए जा सकें और व्यवसाय निर्णयों में तेजी और दक्षता लाई जा सके। और, उदाहरण के लिए, नए बिक्री और क्रॉस सेल के लिए व्यक्तिगत प्रस्ताव भी किए जा सकते हैं, जो पहले से ही ग्राहक आधार का हिस्सा हैं, जिससे कंपनियों के परिचालन लागत में कमी आती है," समाप्त करते हैं Pedro।
पद्धति
संख्याएँ उन परिणामों का परिणाम हैं जो ग्राहक प्रबंधन के एकीकृत समाधान पर आधारित एक अध्ययन से प्राप्त परिणामों पर आधारित हैं, जिसमें खुदरा क्षेत्र की चार कंपनियों के मामलों को प्रारंभिक बिंदु के रूप में लिया गया है।
विश्लेषण एक रणनीतिक और व्यक्तिगत मूल्यांकन के माध्यम से किया जाता है, जिसमें प्रदान की गई आधार का उपयोग किया जाता है, जिसमें अनन्य और बाजार डेटा को विश्लेषणात्मक बुद्धिमत्ता की क्षमता के साथ मिलाकर, आपके ग्राहकों की सीपीएफ और/या सीएनपीजे के आधार पर उनके संभावित क्षमता का व्यापक दृष्टिकोण प्रस्तुत करना संभव होता है। समाधान में यह पहचानना संभव है कि कौन सा जनता क्रेडिट उत्पादों के लिए अधिक संभावित है, जोखिम और प्रवृत्ति दोनों के दृष्टिकोण से, और ग्राहक के बाजार में वित्तीय व्यवहार के अनुसार सीमा का मूल्य निर्दिष्ट किया जाता है। अन्य क्षेत्रों जैसे बैंक और बीमा कंपनियां भी ग्राहक प्रबंधन समाधान के समर्थक हैं।
