A deep dive into credolab's features

Um mergulho profundo nos fragmentos da credolab

Una inmersión profunda a las funciones de credolab

9/6/2022

Learn how credolab's newest product and features are the perfect tools to get to know your customers in-depth while preventing fraud.

Sua empresa está tendo uma mentalidade mobile-first? Saiba como o recurso da credolab pode ajudá-lo a ter sucesso nessa economia móvel em constante mudança.

Descubre cómo los productos y las funciones de credolab son las herramientas perfectas para conocer a tus clientes en profundidad y prevenir el fraude.

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Features are insights obtained from metadata coming from mobile phones and web behaviours. While metadata is the raw data, Features are generated by analysing smartphone digital footprints (Android, iOS) and web application form behaviours of customers. Credolab's newest product is the perfect tool for getting to know customers in-depth, building very granular personas, and adding more real-time insights to prevent risky and fraudulent applications.

There is a relationship between data collection and features. Features exist because credolab feeds them to its machine learning algorithms. These analyse huge amounts of data and are used to build non-linear models capable of predicting human behaviour. That is why traditional market research or traditional credit scoring methods are not able to achieve the same results because they don’t have the technology to collect and process this wide variety of valuable data needed to discover untapped insights.

Credolab offers different types of features depending on the use case and the level of sophistication of a data analytics team: 1) basic features, perfect for enriching existing datasets with user-level insights; 2) custom features, ideal for addressing specific needs of a client and built on each client’s requirements; 3) model features, up to 50 of the most predictive features that are included in a production model. 

Marketing, churn prevention, fraud, CO versions, and approvals, each one with its own purpose. In this article, we’ll explain further the difference between each type, but it is important to highlight that no matter which kind of features we use, all of them are engineered on non-personal data and data that is not personally identifiable (PII).  Therefore these are privacy-safe insights with a protected customer identity in compliance with regulations, including the GDPR in Europe, POPIA in South Africa, LGDP in Brazil, or the CCPA in California.  

Marketing Use Case

Companies must know who their target and buyer personas are. Therefore, credolab offers a collection of machine-readable marketing insights made from data points observed at an individual customer level. These marketing features could be used to improve products and services, sales, promotion, branding and enhancing UX

Marketing features can be collected from Android, iOS or from websites and provide a deep level of information. Among these features, we can obtain a long list of collected device data such as: the hardware type (operating system’s version, phone settings, and SIM card); app insights (total apps installed broken down by category); information about external storage, (insights about the media created or downloaded by the user including music, videos, images, and selfies); calendar events (insights about events with specific characteristics such as organised, confirmed, number of attendees, time zone, weekday vs weekend); among others. This way, it is possible to understand customers more granularly and get to know and predict their behaviours.  

Fraud Use Case

Features are also very useful for detecting suspicious behaviour and even preventing fraud through checks that can identify deceit in real time and without processing personal data. Some examples of anti-fraud controls are device and IP velocity, which are useful to analyse the rate at which a user submits multiple applications utilising the same device or IP address within a certain time window, or IP address checks that stop black-listed IP addresses from applying for a loan.

Credolab's range of solutions also includes anti-fraud scores. These are provided as tailor-made models developed to detect the probability of a device being similar to a fraudulent one. For example, the ID fraud score can alert fraud investigation teams to further verify applications that may have KYC concerns (for example, same device but multiple IDs); or detect and stop applications from users that behave similarly to confirmed fraudulent ones based on the analysis of their digital footprints.

Approval Use Case

Another example of how credolab turns raw data into predictive insights is the approval score.  Used to monetise users’ intent, the analysis of leads allows them to improve their allocation by ranking offers based on the likelihood of each lead being approved for any financial product. In addition, cross-sell up-sell scores are helpful to monetise existing users by selecting those that are more likely to apply for a loan and trigger notifications of pre-approved loan offers. With these insights, it's also possible to reduce cart abandonment rates at check-out. By ranking and displaying payment options (including BNPL) according to each user's chance to be approved, you also improve the overall shopping experience into one that delights and satisfies.

Credolab’s features are capable of improving business decision processes by solving a wide variety of questions related to sales, marketing, UX and fraud. In addition, the quality of the data obtained is so valuable that companies have become capable of acquiring and retaining more clients in less time, reducing fraud and risk, in compliance with local regulations.

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Os atributossão insights obtidos a partir de metadados provenientes de telefones celulares e comportamentos da web. Enquanto os metadados são os dados brutos, os atributossão gerados pela análise de pegadas digitais de smartphones (Android, iOS) e comportamentos de formulários de aplicativos da web dos clientes. O mais novo produto da Credolab é a ferramenta perfeita para conhecer profundamente os clientes, construir personas de forma detalhada e adicionar mais insights em tempo real para evitar aplicativos arriscados e fraudulentos.

 

Existe uma relação entre a coleta de dados e os atributos. Os atributos existem porque a credolab os alimenta com seus algoritmos de aprendizagem automática. Estes analisam grandes quantidades de dados e são usados para construir modelos não lineares capazes de prever o comportamento humano. É por isso que a pesquisa de mercado tradicional ou os métodos tradicionais de pontuação de crédito não são capazes de alcançar os mesmos resultados, porque não possuem a tecnologia para coletar e processar essa ampla variedade de dados valiosos necessários para descobrir insights inexplorados.

 

A credolab oferece diferentes tipos de atributos, dependendo do caso de uso e do nível de maturidade da equipe de análise de dados: 1) atributos básicos, perfeitos para enriquecer conjuntos de dados existentes com insights em nível de usuário; 2) atributos personalizados, ideais para atender às necessidades específicas de um cliente e são construídos de acordo com os requisitos de cada cliente; 3) atributos do modelo, permite selecionar até 50 dos atributos mais preditivos incluídos em um modelo de produção.

 

Marketing, a prevenção de abandono, as fraudes, as versões de CO e as aprovações, cada uma com seu propósito. Neste artigo, explicaremos melhor a diferença entre cada tipo, mas é importante destacar que, independentemente do tipo de atributos que usamos, todos eles são projetados em dados não pessoais e dados que não são pessoalmente identificáveis ​​(PII). Portanto, esses são insights seguros para a privacidade com uma identidade de cliente protegida em conformidade com os regulamentos, incluindo o GDPR na Europa, POPIA na África do Sul, LGDP no Brasil ou o CCPA na Califórnia.

 

Caso de uso de Marketing

As empresas devem saber quem são seus compradores e suas pessoas alvo. Portanto, a credolab oferece uma coleção de insights de marketing legíveis por máquina feitos a partir de pontos de dados observados em um nível de cliente individual. Esses recursos de marketing podem ser usados ​​para melhorar produtos e serviços, vendas, promoção, branding e aprimorar o UX.

 

Os atributos de marketing podem ser coletados de Android, iOS ou de sites e fornecem um nível profundo de informações. Entre esses atributos, podemos obter uma longa lista de dados coletados do dispositivo, como: o tipo de hardware (versão do sistema operacional, configurações do telefone e cartão SIM); insights de aplicativos (total de aplicativos instalados divididos por categoria); informações sobre armazenamento externo (insights sobre a mídia criada ou baixada pelo usuário, incluindo músicas, vídeos, imagens e selfies); eventos do calendário (insights sobre eventos com características específicas como organizados, confirmados, número de participantes, fuso horário, dia da semana vs. fim de semana); entre outros. Dessa forma, é possível entender os clientes de forma mais granular e conhecer e prever seus comportamentos.

 

Caso de uso de Fraude

Os atributos também são muito úteis para detectar comportamentos suspeitos e até prevenir fraudes por meio de verificações que podem identificar fraudes em tempo real e sem processar dados pessoais. Alguns exemplos de controles antifraude são a velocidade do dispositivo e do IP, que são úteis para analisar a taxa na qual um usuário envia vários aplicativos utilizando o mesmo dispositivo ou endereço de IP em uma determinada janela de tempo, ou checagens de endereço IP que impedem os endereços IP listados em uma lista restritiva de solicitar um empréstimo.

 

A gama de soluções da credolab também inclui pontuações antifraude. Estes são fornecidos como modelos personalizados desenvolvidos para detectar a probabilidade de um dispositivo ser semelhante a um fraudulento. Por exemplo, a pontuação de fraude de ID pode alertar as equipes de investigação de fraude para verificar melhor os aplicativos que possam ter preocupações com KYC (por exemplo, mesmo dispositivo, mas vários IDs); ou detectar e bloquear aplicativos de usuários que se comportam de forma semelhante aos fraudulentos confirmados com base na análise de suas pegadas digitais.

 

Caso de uso de Aprovação

Outro exemplo de como a credolab transforma dados brutos em insights preditivos é a pontuação de aprovação. Usada para monetizar a intenção dos usuários, a análise de leads permite que eles melhorem sua alocação classificando ofertas com base na probabilidade de cada lead ser aprovado para qualquer produto financeiro. Além disso, as pontuações de upsell de vendas cruzadas são úteis para monetizar os usuários existentes, selecionando aqueles com maior probabilidade de solicitar um empréstimo e acionar notificações de ofertas de empréstimo pré-aprovadas. Com esses insights, também é possível reduzir as taxas de abandono do carrinho no check-out. Ao classificar e exibir opções de pagamento (incluindo BNPL) de acordo com a chance de aprovação de cada usuário, você também melhora a experiência geral de compra em uma experiência que maravilha e satisfaz

 

Os atributos da credolab são capazes de melhorar os processos de decisão de negócios, resolvendo uma ampla variedade de questões relacionadas a vendas, marketing, UX e fraudes. Além disso, a qualidade dos dados obtidos é tão valiosa que as empresas se tornaram capazes de conquistar e reter mais clientes em menos tempo, reduzindo fraudes e riscos, em conformidade com as regulamentações locais.

 

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Las “funciones”, tal como las denomina credolab, son insights obtenidos de los metadatos provenientes de smartphones y de los comportamientos web. Si bien los metadatos son los datos sin procesar, las funciones se generan mediante el análisis de las huellas digitales provenientes de los smartphones (Android, iOS) y de los comportamientos de los usuarios obtenidos durante la compleción de formularios web. Este nuevo producto de credolab es la herramienta perfecta para conocer a los clientes en profundidad, construir buyer personas cada vez más granulares y obtener más insights, en tiempo real, para evitar aplicaciones riesgosas y fraudulentas.

Existe una relación entre la recopilación de datos y las funciones. Las funciones existen porque credolab las alimenta con sus algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos analizan grandes cantidades de datos y construyen modelos no lineales capaces de predecir el comportamiento humano.  La investigación de mercado tradicional o los métodos tradicionales de calificación crediticia no pueden lograr los mismos resultados ya que no poseen la tecnología necesaria para recopilar y procesar esta amplia variedad de datos valiosos, necesarios para descubrir información sin explotar.

Credolab ofrece diferentes tipos de funciones según el caso de uso y el nivel de sofisticación que posee el equipo de análisis de datos: 1) funciones básicas, perfectas para enriquecer el conjuntos de datos existentes con información a nivel de usuario; 2) funciones personalizadas, ideales para abordar las necesidades específicas de un cliente y basadas en sus requisitos; 3) funciones de modelo, hasta 50 de las funciones más predictivas que son incluídas en un modelo de producción.

Marketing, pérdida de clientes, fraude, versiones de CO y aprobaciones, cada uno tiene su propio propósito. En este artículo, explicaremos más detalladamente la diferencia entre cada tipo, pero es importante resaltar que, independientemente del tipo de funciones que usemos, todas ellas están diseñadas con datos no personales y datos que no son identificables personalmente (PII). Por lo tanto, se trata de información segura para la privacidad con una identidad de cliente protegida de conformidad con las reglamentaciones, incluidos el GDPR, en Europa; la POPIA, en Sudáfrica; la LGDP, en Brasil; la CCPA en California y la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de Particulares (LFPDPPP) para México.

Caso de uso en marketing

Las empresas deben saber quién es su target y quiénes son sus buyer personas. Por lo tanto, credolab ofrece una colección de insights de marketing, de lectura automática, elaborados a partir de puntos de datos observados a nivel del cliente individual. Estas funciones de marketing podrían usarse para mejorar los productos y servicios, las ventas, la promoción, la marca y perfeccionar la UX.

Las funciones de marketing se pueden recopilar de los sistemas operativos Android, iOS o de sitios web, y proporcionan un gran nivel de profundidad de la información. Entre estas funciones, podemos obtener una larga lista de datos obtenidos de los dispositivos, como el tipo de hardware (versión del sistema operativo, configuración del teléfono y tarjeta SIM); insights sobre las aplicaciones (aplicaciones totales instaladas, desglosadas por categoría); información sobre el almacenamiento externo (conocimientos sobre los archivos de multimedia creados o descargados por el usuario, como música, videos, imágenes y selfies); eventos del calendario (información sobre eventos, con sus características específicas, como su organización, el número de confirmados, la zona horaria, sí se realizó o realizará en la semana o durante el fin de semana); entre otros. De esta manera, es posible comprender a los clientes de forma más granular, y conocer y predecir sus comportamientos.

Caso de uso para la prevención del fraude

Las funciones también son muy útiles para detectar comportamientos sospechosos e incluso prevenir el fraude a través de controles que pueden identificar el engaño en tiempo real, y sin procesar datos personales. Algunos ejemplos de controles antifraude son los de dispositivo y los de velocidad de IP, que son útiles para analizar el período en el que un usuario envía múltiples aplicaciones utilizando el mismo dispositivo o dirección de IP dentro de un tiempo determinado; o las verificaciones de direcciones de IP, que no admite solicitudes de préstamos provenientes de IPs que se encuentran en una lista negra. 

La gama de soluciones de credolab también incluye puntajes antifraude. Estos se proporcionan como modelos a medida desarrollados para detectar la probabilidad de que un dispositivo sea similar a otro que es fraudulento. Por ejemplo, la puntuación de fraude de identidad puede alertar a los equipos encargados de la seguridad a que verifiquen con más intensidad a las aplicaciones con probables problemas de KYC (por ejemplo, un mismo celular que posee varias identificaciones); o detectar y detener aplicaciones de usuarios que se comporten de manera similar a los que ya fueron detectados como fraudulentos, en base al análisis de sus huellas digitales.

Caso de uso para la aprobación

Otro ejemplo de cómo credolab convierte los datos sin procesar en información predictiva es en el puntaje de aprobación. Utilizado para monetizar la intención de los usuarios, el análisis de leads permite mejorar la asignación al clasificar las ofertas en función de la probabilidad de que cada lead sea aprobado para cualquier producto financiero. Además, los scores de cross-sell y up-sell son útiles para sacarle rédito a los usuarios existentes al seleccionar aquellos que tienen más probabilidades de solicitar un préstamo y activar las notificaciones de ofertas de préstamo preaprobadas. Con esta información, también es posible reducir las tasas de abandono del carrito al momento de pagar. Al clasificar y mostrar las opciones de pago (incluido BNPL), de acuerdo con las posibilidades de aprobación de cada usuario, también se mejora la experiencia general de compra, volviéndose más disfrutable y satisfactoria.

Las funciones de credolab son capaces de mejorar los procesos de decisión empresarial, al resolver una amplia variedad de interrogantes relacionados con ventas, marketing, UX y fraude. Además, la calidad de los datos obtenidos es tan valiosa que las empresas se han vuelto capaces de adquirir y retener más clientes en menos tiempo, reduciendo el fraude, el riesgo y cumpliendo con las regulaciones locales.