A personalização em serviços financeiros já está na agenda há anos. O que mudou é a expectativa do usuário e a capacidade tecnológica de responder em tempo real.
Plataformas como Uber, Netflix ou Mercado Livre não competem com os bancos. Mas definem o padrão de experiência digital que os usuários esperam de qualquer produto. Cada interação personalizada nessas plataformas eleva a barra para tudo o mais, incluindo o banco.
Isso coloca uma pressão concreta sobre equipes de produto e marketing: campanhas genéricas já não movem métricas. E segmentação estática, atualizada semanalmente ou mensalmente, chega tarde demais.
Um estudo com 5.802 mutuários classifica os fatores que determinam a satisfação com empréstimos pessoais. Os três primeiros: que o empréstimo tenha atendido a necessidade, confiança no credor, e a experiência de obter o empréstimo. A facilidade de operar com a instituição ocupa o quarto lugar. A taxa de juros sequer aparece como fator independente: está embutida em se o empréstimo atendeu à necessidade. A mensagem é clara: como o processo é vivenciado importa tanto quanto o que ele custa.
De acordo com o Financial Services Customer Engagement Review 2025 da Braze, 66% dos líderes financeiros dizem entender bem as preferências dos seus clientes. Mas apenas 41% personaliza mensagens com base em comportamento em tempo real, o número mais baixo entre todos os setores analisados.
Instituições financeiras têm histórico de transações, perfil demográfico e dados de conta desde o primeiro dia. Mas esses dados vivem em sistemas diferentes, os canais são gerenciados separadamente e as equipes operam com lógicas de decisão diferentes.
Como resultado, coordenar mensagens em tempo real se torna complexo. A informação existe, mas a infraestrutura não foi desenhada para agir sobre ela no momento em que o usuário toma uma decisão.
Na América Latina isso se amplifica. 40% das empresas de serviços financeiros planeja usar WhatsApp como canal de marketing, mas apenas 20% gerencia múltiplos canais a partir de uma única interface coordenada. Qual é o resultado? Mensagens duplicadas, timing fora de sincronia e perda de contexto.
Enquanto isso, 28% dos líderes financeiros diz que TI ou produto são os donos do customer engagement, a maior proporção de qualquer setor. Cada nova campanha depende de um ticket técnico. A velocidade de execução cai.
O Open Finance está começando a desbloquear alguns desses silos de dados na região. Mas ter mais dados só amplifica o problema de coordenação se você não consegue agir sobre eles em tempo real. Escrevemos sobre essa transição e sua relação com o crescimento aqui.
A personalização em tempo real se constrói sobre eventos: ações concretas do usuário dentro do produto. Cada evento (abrir o app, simular um empréstimo, abandonar um fluxo) se torna um sinal que pode ativar uma decisão.
A segmentação tradicional agrupa usuários por características similares e envia a mesma mensagem para todos. Mas dois usuários no mesmo segmento podem ter comportamentos completamente diferentes.
A hiperpersonalização trabalha com o comportamento real de cada pessoa. Um usuário que usa o app principalmente para viagens recebe comunicações sobre benefícios internacionais. Outro com padrões de poupança recorrente recebe sugestões de investimento baseadas no que já faz, não na sua faixa etária.
Uma nuance importante: as melhores implementações não fazem o usuário sentir que o sistema decide por ele. Segundo pesquisas da Fiserv, os consumidores se sentem confortáveis recebendo recomendações baseadas em IA, mas querem tomar a decisão final eles mesmos. Ou seja, a hiperpersonalização mais eficaz não substitui a agência do usuário: ela a potencializa.
Um usuário abre o app do banco numa terça às 22h. Simula um empréstimo pessoal de USD 5.000 e abandona o fluxo no passo de documentação. Num modelo de segmentação estática, esse usuário não recebe nada, ou recebe um email genérico sobre empréstimos três dias depois.
Com um modelo baseado em eventos, o sistema registra a simulação, o valor, o ponto de abandono e o horário. Nas próximas 24 horas, pode ativar uma push notification com uma mensagem específica:
“Seu empréstimo de USD 5.000 está pronto. Falta só um documento.”
O canal, a mensagem e o timing se definem em função do que o usuário fez, não do segmento ao qual pertence.
O mesmo princípio se aplica à detecção de fraude. Quando o sistema tem uma linha de base do comportamento típico de cada usuário, qualquer transação anômala é identificada mais rápido, contra o padrão individual dessa pessoa e não uma média do segmento.
Voltando ao exemplo. O usuário abandonou a simulação de empréstimo às 22h. A equipe precisa decidir: que mensagem enviar? Por qual canal? Quando? Com que oferta?
Se além disso quiserem variar o tom, a frequência e o formato, as combinações possíveis chegam a milhares. Na prática, a maioria das equipes resolve isso com regras manuais: se segmento A, então mensagem B, no horário C. Cada nova combinação significa uma nova campanha, um novo teste, semanas esperando resultados. Essa abordagem não escala.
É aí que entram os sistemas de decisão baseados em IA.
O Amplitude AI responde uma pergunta que muitas equipes de produto se fazem mas poucas conseguem responder com dados: o que está acontecendo dentro do produto e por que alguns usuários têm sucesso enquanto outros não? Quais ações nos primeiros 7 dias predizem que um usuário seguirá ativo no mês 3. Quais fluxos abandonados se correlacionam com churn. Quais features os usuários de maior valor utilizam. O Amplitude encontra esses padrões automaticamente, antes que alguém no time formule a hipótese.
O Braze AI Decisioning responde uma pergunta diferente mas complementar: para cada usuário individual, qual é a melhor combinação de mensagem, canal, timing, frequência e oferta para atingir o objetivo que definimos? Usa aprendizado por reforço para experimentar continuamente e otimizar as decisões de comunicação a nível 1:1. Cada interação alimenta o modelo, que se ajusta sozinho. A equipe define o resultado que quer (retenção, ativação, conversão) e o sistema encontra o caminho.
Cada um é poderoso por si só. Combinados, criam um loop fechado: a inteligência de produto (Amplitude) informa a estratégia de comunicação (Braze), e o comportamento do usuário dentro do app determina a experiência que ele recebe fora dele. Como resultado, as equipes passam de definir cada regra à mão a definir objetivos (retenção, ativação, lifetime value) e deixar que o sistema otimize continuamente.
O impacto é mensurável. Segundo dados da Braze, empresas de serviços financeiros que passam de zero canais para um canal de mensageria veem um aumento de 2,9x na retenção a 90 dias. As que adicionam um segundo canal veem um aumento adicional de 69%. E quando a mensageria cross-channel é coordenada com personalização baseada em IA, a Braze reporta 86% de uplift na retenção a 6 meses e o dobro do tempo de vida médio do usuário.
Adoção de produto: 37%.Retenção: 29%.Lifetime value: 28%.
São os três KPIs principais para líderes de serviços financeiros segundo a Braze. Quando a personalização funciona bem, os três se movem juntos.
Para uma visão mais aprofundada de como o AI Decisioning funciona e como se diferencia dos modelos preditivos tradicionais (Next Best Action vs. Next Best Everything), publicamos uma análise detalhada aqui.
A Deuna cresceu de 50.000 para 2,6 milhões de usuários ativos em um mercado com forte preferência pelo dinheiro físico.
Do foco em comportamento real, ao uso de dados, experimentação e personalização com Braze AI Decisioning, no dia 25 de março no Fintech Americas vão explorar como a Deuna transformou sua carteira digital em uma ferramenta do dia a dia que impulsiona adoção, retenção e crescimento.
Se sua equipe ainda opera com segmentação estática e campanhas que dependem de um ticket técnico para cada variante, o gap entre o que seus usuários esperam e o que recebem está se ampliando. A boa notícia: não é preciso substituir toda a infraestrutura. É preciso conectar o que já temos (os dados de produto, a plataforma de engagement, as equipes) com uma camada de decisão que opere em tempo real.
Quer ver como funciona aplicado ao seu produto? Agende uma demo de Amplitude ou Braze com a Minders e visite nosso stand no Fintech Americas.