Clusterização de lojas: como otimizar a política de crédito em redes varejistas

Você já ouviu falar em clusterização de lojas? Sabe como essa estratégia pode contribuir para o sucesso da sua operação de crediário?

Para quem administra uma rede com mais de cinco unidades, adotar a clusterização de lojas pode fazer toda a diferença na rentabilidade do negócio.

Ela permite ao lojista trabalhar de forma segura em diferentes praças, com diferentes níveis de risco.

Além de ajudar a estabilizar a inadimplência nas diversas unidades de uma rede, seja ela de médio ou grande porte. 

E então? Gostou da ideia? 

Então continue lendo e entenda melhor como funciona o processo de clusterização no varejo.

O que é clusterização de lojas? 

Quando se trabalha com concessão de crédito em uma rede com diversas lojas, não faz sentido aplicar as mesmas políticas de crédito em todas as unidades.

E por que não faz sentido? 

Porque o comportamento dos clientes, no que se refere às compras a prazo, pode ser diferente dependendo da região ou cidade onde a loja está instalada.

Dessa forma, a melhor estratégia é agrupar as lojas que possuem públicos semelhantes e adotar políticas específicas para elas.

A palavra “clusterização” vem de cluster, que em inglês quer dizer “grupo”.

Clusterizar suas lojas, portanto, significa colocá-las em grupos diferentes para que você possa tratar as políticas de crédito de acordo com a praça e o risco de inadimplência da loja.

Clusterização e análise de crédito

No vídeo a seguir eu trago um exemplo concreto de como o processo de clusterização de lojas pode aprimorar a assertividade da análise de crédito em uma rede de lojas. 

Assista agora e aproveite para assinar nosso canal no YouTube! 😉

No exemplo do vídeo eu dividi as lojas de uma rede hipotética em três clusters.

O critério de diferenciação foi o índice de inadimplência de cada loja.

A divisão ficou assim:

  • Cluster 1: lojas com inadimplência menor que 3% 
  • Cluster 2: lojas com inadimplência entre 3% e 6%
  • Cluster 3: lojas com inadimplência superior a 7%

Nesse caso, o cluster 1 reúne as lojas com menor risco.

Agora vamos ver com mais detalhes como você deve trabalhar com cada cluster as principais etapas do processo de concessão de crédito.

Limite de crédito em clusters de lojas

A primeira coisa que devemos estabelecer quando clusterizamos as lojas de uma rede é a diferença no limite de crédito do cliente.

No exemplo, as lojas do cluster 1 podem adotar um limite de R$ 800 para clientes com score de crédito A. 

No cluster 2, por sua vez, esse limite não passa dos R$ 650. 

E no cluster 3, é de apenas R$ 500. 

Conforme o risco aumenta, o limite do cliente vai acompanhando gradativamente, sempre de acordo com as políticas da loja.

Para cada cluster uma estratégia

No cluster 1, por exemplo, o lojista pode ser muito mais agressivo nas vendas pois sabe que na média essas lojas têm uma inadimplência inferior a 3%.

Nesse cluster, até mesmo um cliente com score baixo pode ter um limite de crédito adequado para o perfil de consumidor de moda.

No caso do exemplo, esse cliente de alto risco poderia ter até R$ 150 de limite inicial, o que está quase dentro do ticket médio da maioria das lojas. 

Claro que ele precisaria dar uma entrada para fazer uma compra de R$ 180 ou R$ 200, por exemplo.

Mas o fato é que a loja conseguiu atender até mesmo o cliente de maior risco, pois o perfil do seu cluster permite fazer isso.

No cluster 2 também é possível fazer isso, mas com limites um pouco mais reduzidos para todos os perfis de risco (inclusive para clientes A).

Agora, nas lojas do cluster 3 (aquelas com mais de 7% de inadimplência) é preciso ser mais cuidadoso.

O melhor é “subir a régua” na liberação de crédito e até mesmo deixar de vender para clientes com o score muito baixo 

Dessa forma, sua rede pode ter lojas extremamente agressivas no crediário ao mesmo tempo em que tem lojas atuando de uma maneira mais conservadora.

Diferenças no score de crédito

Há outro aspecto importante que você deve observar quando começar a trabalhar com a clusterização de lojas:

Alguns clientes classificados com determinado perfil de risco em uma loja podem ser avaliados de forma totalmente diferente em outra.

Uma mesma pessoa pode ser classificada como perfil A no cluster com estratégia mais agressiva e como perfil C em outro cluster mais conservador. 

Por que isso acontece?

Porque, além de ter limites diferentes para suas lojas, você também pode mudar a régua do score dependendo da situação.

O score que o crediarista vê na ponta lá são as letras (A, B, C, D e E) que representam os diferentes níveis de risco de inadimplência

Mas por trás dessas letras, o motor de crédito trabalha como uma pontuação muito mais detalhada para avaliar a capacidade de pagamento do cliente.

Imagine que essa pontuação vai de 0 a 1.000. 

E que, entre esses extremos, temos mil graus de variação.

Enquanto o perfil E começa no zero, o perfil A termina no 1.000. 

Equalizando a inadimplência na sua rede

Ao dividir as lojas em clusters é possível ajustar o “ponto de corte” entre os perfis de risco de acordo com as características de cada grupo.

No cluster 1, por exemplo, todo cliente que atingir um score de 800 a 1.000 pontos pode ser classificado como perfil A.

Já no cluster 2 será preciso atingir 900 pontos para ter a mesma classificação.

Percebeu a estratégia?

No caso do cliente ter 850 pontos, ele será classificado como A no cluster 1 mas vai cair para B quando for comprar em uma loja do cluster 2

Quem tem mais lojas sabe que a matriz geralmente costuma ter uma inadimplência menor, enquanto as unidades mais distantes acabam tendo uma inadimplência mais alta.

Usando a clusterização de lojas você consegue padronizar esse índice em toda sua rede!

Digamos que você tem uma rede com 12 lojas de calçados e confecção e quer buscar uma inadimplência de 3,5% para a operação de crediário. 

Analisando suas unidades em clusters é possível agrupar as lojas que já atingiram a meta, as que precisam de alguns ajustes e aquelas que ainda estão muito fora do padrão desejável.

Com o auxílio de uma plataforma especializada em análise de crédito você pode configurar políticas diferentes para que cada cluster vá se encaixando aos poucos dentro da meta que a rede está buscando.

Ajustando prazos para dispensa de consulta 

Além de tudo o que expus até aqui, existe ainda uma outra situação que pode ser trabalhada melhor com a clusterização de lojas:

A dispensa de consulta para clientes recorrentes.

Deixar de consultar o CPF de um cliente é uma prática arriscada, mas que pode ser tolerada em certos casos.

Os critérios vão depender do índice de inadimplência da loja, de quão restritiva é a política da rede e do seu nível de tolerância ao risco.

No exemplo que usamos neste artigo, as lojas do cluster 1 poderiam reutilizar uma consulta de birô por um período maior, talvez até 90 dias.

Mas você definitivamente não pode ter a mesma regra no cluster 3, onde o risco é muito maior e a análise de crédito deve ser feita em todas as vendas, sem exceções.

E então? 

Percebeu como a clusterização de lojas pode elevar a qualidade da concessão de crédito na sua empresa? 

Continue acompanhando nosso blog e tenha acesso a mais artigos como este, focados em estratégias de gestão crediário para redes de maior porte.

Um grande abraço e boas vendas!

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