Gestão cadastral na análise de crédito: dicas práticas

Acredito que não restam dúvidas quanto à gestão cadastral na análise de crédito ser um dos processos mais importantes para garantir um eficiente controle da inadimplência em sua empresa.

Ainda assim, vejo empresas apanhando feio neste quesito.

Pode parecer óbvio, mas costumo dizer que a informação é o combustível de crédito e cobrança.

Não apenas contar com tecnologia de ponta e a equipe bem afiada. Sem informação sua gestão de recebíveis nem sai da garagem.

3 características da informação de qualidade

A gestão cadastral na análise de crédito (e também na recuperação) pede informação de qualidade. Isso já sabemos.

Mas afinal, o que significa?

Indico 3 características que a informação deve atender para eu possa considerá-la como sendo de qualidade. São elas:

Informação atualizada:

Lembre-se que informações e dados cadastrais são perecíveis. Ou seja, elas podem, e vão, mudar com o tempo;

Informação disponível:

Informação boa é aquele que temos à mão sempre que precisamos. Neste caso não cabe o famoso “vou levantar e te envio…”;

Informação amigável:

Quem nunca se deparou com algum famigerado índice tal, que só o fulano da TI sabe explicar o que significa.

Ou ainda aquela mega planilha, toda “invocada” e cheia de gráficos da NASA, mas que vive se desconfigurando graças a forças do além?

Reparem que nem estou sendo muito exigente.

É comum cada gestor ter sua própria definição de informação de qualidade. Mas para mim, com estas 3 características já adiantamos bem o andar da carruagem.

Sobre as fontes dos dados cadastrais

Ao se considerar quais os dados dos clientes que se deseja obter para construir um cadastro eficiente, a empresa deve considerar alguns aspectos, entre eles:

Autenticidade:

Certeza de o documento provém das fontes anunciadas (segurança da origem) e que não foram alvo de falsificações.

João Pedro é a cara do Jack Nicholson

Integridade:

Informações corretas e em formato compatível para sua utilização.

Disponibilidade:

Garantia da posse pelo Cliente com acesso aos originais no momento da compra.

Bons exemplos neste caso é o uso de biometria facial combinado com a foto do documento pelas fintechs, como o Nubank.

Veja reportagem da Revista Exame que mostra como o processo funciona (clique aqui).

Confidencialidade:

Este quesito considera que a informação provém de uma fonte com acesso somente às pessoas autorizadas.

As tecnologias de autenticação estão cuidando bem deste assunto, com destaque para a biometria e aos certificados digitais. Um bom exemplo é o Certificado Digital Serasa).

Note que este ponto extrapola a simples informação cadastral, que podem ser consideradas públicas. Por exemplo, seu endereço, telefone, CPF, etc.

Processos relacionados à gestão cadastral

Processo de coleta dos dados

Abaixo seguem características de um bom processo de coleta de dados:

Normalizado:

Sem variações, ou seja, que a forma de coletar (ex. ficha cadastral) seja padronizada, garantido a coleta dos mesmos dados para todos os clientes de perfis semelhantes.

Atenção: Eu disse perfis semelhantes!

Quero dizer com isso que, em se falando de gestão cadastral na análise de crédito, deve-se considerar quais informações são relevantes para cada tipo de cliente.

Por exemplo, dados solicitados para o perfil “Experientes Urbanos de Vida Confortável” podem ser diferentes daqueles solicitados ao perfil “Habitantes das Áreas Rurais”.

As classificações acima fazem parte do Mosaic Brasil da Serasa Experian, que classifica a população brasileira em 11 grupos e 40 segmentos, considerando aspectos financeiros, geográficos, demográficos, de consumo, comportamento e estilo de vida.

Adequação da coleta:

Conforme a necessidade. Para gestão cadastral na análise de crédito considere que cada vez mais informações digitalizadas são utilizadas pelos seus clientes.

Descomplicado:

Não dificultar a venda ou o relacionamento com o cliente que se deseja obter as informações.

Qualificação Corretiva:

Corrige e/ou identifica problemas, acrescenta informações de dados já existentes (CEP, prefixos telefônicos, etc.).

Tratamento das inconsistências:

Identifica inconsistências no tipo de dado que se deseja obter (caracteres inválidos, símbolos, acentos, abreviações, etc.). Essencialmente, estamos falando das “poluição” no conteúdo.

Processo de Organização

Trata duplicidades:

Não permitem dados-chave sejam duplicados (ex. CNPJ).

Evita deduplicação:

Este é um processo processo que identifica e remove duplicidade nos dados, diminuindo assim a quantidade de informação a ser manipulada e armazenada. Além de organizar a bagunça, é claro!

Sob de vista de gestão cadastral na análise de crédito, um exemplo pode ser dados diferentes para mesma empresa, parecendo ser 2 entidades distintos (Ex. “Vale do Rio Doce” e “Vale”).

A deduplicação surgiu para tirar algum benefício do fato que existirem arquivos parecidos, como réplicas e arquivos com diferentes versões.

Sob o ponto de vista de tecnologia, o ganho está em eliminar os dados redundantes, reduzindo despesas com armazenamento e facilitando a análise por agrupamento de clientes.

Realiza agrupamentos:

Estamos falando de agrupamento por critérios conhecidos (região, CEP, segmento, etc.).

Entretanto tenho uma ressalva neste ponto. Sob a perspectiva gestão cadastral na análise de crédito, agrupar só faz sentido se os riscos dos grupos forem diferentes.

Por exemplo: Se o risco de inadimplência de homens for de 5,5% e das mulheres também for os 5,5%, não faz sentido segmentar. Afinal, o risco de inadimplência é o mesmo.

Permite higienização:


Para gestão cadastral na análise de crédito devemos ter a capacidade de exclusão de dados conhecidamente inválidos.

Benefícios da organização dos dados no cadastro

Redução de Custos: cartas devolvidas por endereço incorreto, ações comercias sobre mesmo cliente, mas com dados duplicados, investimentos em infraestrutura de armazenamento, etc.

Gestão da Qualidade: Confiabilidade das informações, otimização de fluxos, subsídios a ações de retenção e fidelização de clientes.

Processo de Armazenamento

Abaixo seguem características de um bom processo de organização de dados:

Garante segurança:

Controle de acesso, níveis de permissão, perfis de acesso, impressão e extração de dados, etc.

Neste caso, podemos considerar acesso e permissão para alteração. Alterações de dados únicos, como CPF e nome completo, devem ser acompanhadas de muito cuidado e segurança.

Em 2013, um cliente teve seu nome alterado para “Otário Chorão” no cadastro da operadora depois que ligou pedindo desconto no plano (veja aqui). Seria cômico se não fosse trágico!


Atendente altera nome de cliente depois deste pedir desconto

Possui política de backups adequada:

Dados armazenados em locais diferentes e sincronizados entre si.

Validade (Tempo):

Considere que as informações dos clientes se alteram com o passar do tempo. Quem é do ramo já sabe muito bem disso!

Processo de Disponibilização

Abaixo seguem características de um bom processo de disponibilização de dados:

Possui segurança na disponibilização:

Controle de acesso, níveis de permissão, perfis de acesso, impressão e extração de dados, etc.

É de fácil acesso:

Para gestão cadastral na análise de crédito o acesso às informações dos clientes deve ser fácil e sem complicações, considerando ainda velocidade e meios de acesso.

Processo de Decisão

Experiência do decisor.

Documentação da decisão em meio rastreável e de fácil acesso.

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