O adulto argentino médio tem mais de 7 contas financeiras. Segundo a COELSA, há 262 milhões de contas ativas no país.

Nesse contexto, a pergunta que deveria estar no centro de cada reunião de produto é uma só: em qual delas o usuário toca toda manhã?

Essa é a corrida pela principalidade. E depois de trabalhar com mais de 70 clientes no setor financeiro na América Latina, começamos a enxergar com clareza o que separa as fintechs que vencem do restante.

Aquisição e principalidade são coisas diferentes

O setor fintech argentino vem atravessando anos de crescimento acelerado. Os pagamentos eletrônicos aumentaram 45% ao ano. Os adultos realizam em média 28 pagamentos por mês. Hoje quase qualquer usuário tem acesso a um produto financeiro digital. O desafio deixou de ser a aquisição e passou a ser algo mais difícil: ser escolhido todos os dias.

Principalidade é ser o app que o usuário abre primeiro. O que usa quando precisa pagar algo importante. O que vive na tela inicial porque foi escolhido, não porque foi baixado uma vez por causa de uma promoção.

O que constrói esse hábito é simples de enunciar e difícil de executar: fazer o usuário voltar amanhã. E depois. E no mês que vem.

Três coisas que diferenciam as fintechs que vencem

O que vemos nas empresas que constroem principalidade é que elas não têm necessariamente o melhor produto nem o maior orçamento de marketing. Elas têm três hábitos que as separam do restante.

1. Medem o que importa

As empresas que vencem medem retenção em 30, 60 e 90 dias. Medem frequência de uso produto a produto, entendendo quem é o usuário que paga, por onde paga, como paga, qual funcionalidade usa, quando toma um crédito, quando paga e quando volta ao aplicativo. E medem receita incremental: a que efetivamente foi gerada pelas suas ações, não o total. Não olham para installs nem opens, mas para métricas de negócio que realmente impactam o que importa. São elas que dizem se um produto está construindo hábito ou simplesmente acumulando cadastros.

2. Experimentam em tudo

Experimentar é um processo: primeiro medir o problema e entendê-lo, depois gerar uma hipótese, definir qual é o objetivo concreto do que se quer implementar e só então lançar para poder medir se realmente está sendo gerado impacto ou se os resultados teriam acontecido de qualquer forma.

As empresas que constroem principalidade têm essa disciplina incorporada à sua operação. Cada campanha tem seu holdout group. Cada feature novo é validado antes de escalar. E a velocidade de aprendizado, mais do que a velocidade de execução, é uma das vantagens competitivas mais importantes nesse contexto.

Um dado importante: apenas 30% das campanhas geram incrementalidade real. Por isso é preciso experimentar muito e aprender rápido.

3. Personalizam com intenção

Quando falo de personalização, hoje não podemos mais nos limitar a colocar o nome no email. Falo de tomar pelo menos nove decisões por usuário: para quem mandar a mensagem, por qual canal, em que momento, com qual tom, qual incentivo usar, com qual frequência, qual conteúdo mostrar, qual ação se quer que ele tome e como medir se funcionou.

Hoje podemos ir muito mais longe. Podemos monitorar em tempo real qual feature cada usuário utiliza, criar segmentos de forma automática e preditiva. Por exemplo, identificar quais usuários têm probabilidade de voltar a pagar e quais têm probabilidade de não pagar uma parcela. A partir daí, agimos de forma diferente: ao usuário com risco de inadimplência enviamos campanhas de prevenção de pagamento, enquanto ao usuário pagador talvez ofereçamos aumentar sua linha de crédito. A mesma empresa, os mesmos usuários, caminhos completamente distintos.

Recentemente estive no Fintech Americas e o lema era “é preciso personalizar com IA”, ouvia isso em todo lugar. E ao mesmo tempo, o Global Customer Engagement Review 2026 da Braze mostra que existe um gap de 40% entre o que as empresas acreditam entender sobre seus usuários e o que os usuários realmente sentem. Esse gap depende de mais do que dashboards para ser fechado. Ele se fecha convertendo o dado disponível em ação concreta no momento certo.

E o impacto de fechá-lo é mensurável: quando as marcas preveem bem as necessidades do usuário, os consumidores são 30% mais leais, 29% mais propensos a consumir o conteúdo da marca, 26% mais propensos a recomendá-la e 23% mais propensos a realizar uma compra.

O que dizem os números

O Davivienda substituiu sua estratégia de SMS por uma abordagem cross-channel com personalização, automação, gamificação e inteligência artificial. O resultado: 2,7x na frequência de transações, 3,7x na atividade em sua loja virtual e 40% mais velocidade para experimentar e testar.

A Stone incorporou experimentação sistemática com o Amplitude Experiment. Validaram mais de 50 experimentos, rodaram mais de 100 testes A/B por mês e realizaram 150 rollouts mensais. O impacto no ARPAC foi de +5,97%.

O Rappi passou de campanhas manuais para segmentação automatizada e personalizada. Os resultados: +10% em primeiros pedidos, -30% no custo de aquisição e uma retenção 2,5x maior para os usuários do seu programa Prime.

O Capital One utilizou o Braze AI Decisioning para identificar mais de 113 características de seus usuários e enviar campanhas no melhor dia da semana para cada um. Uma única campanha gerou 92% de conversion rate e 16 milhões de dólares adicionais.

O loop que atravessa tudo isso

Por trás desses resultados há uma arquitetura replicável.

Tudo começa pela captura de dados de comportamento do front (com SDK e dados de core) com a granularidade correta. Sem essa base, qualquer modelo construído em cima vai ter problemas. Podemos usar IA para otimizar, mas ela não serve para nada sem dados bem estruturados.

Sobre esses dados se constroem modelos: propensão, next best action, risco, LTV. Esses modelos geram scores que se sincronizam como atributos nas plataformas de execução e são eles que permitem tomar a terceira decisão: por qual canal falar com o usuário, em que momento e com qual tom.

Com isso definido, executam-se as campanhas e entra a próxima etapa: incentivar de acordo com quem é o usuário. Nem todos merecem o mesmo incentivo. A pergunta é se vale a pena investir mais ou menos em cada pessoa, e como otimizar esse incentivo para maximizar o retorno incremental.

Por fim, mede-se. Sempre com incrementalidade como norte, buscando entender qual ação ou experimento gerou impacto real.

Esse loop, repetido com disciplina, é o que converte dados em decisões e decisões em crescimento real.

Cinco pilares que sustentam cada caso de uso

Para que esse loop funcione na prática, na Minders trabalhamos sobre cinco pilares presentes em cada implementação bem-sucedida:

Arquitetura técnica. Uma camada semântica com uma única definição de conversão aplicável a todos os sistemas: a base que permite que todas as equipes meçam com a mesma lógica.

Marketing Science. Modelos de propensão, risco, LTV e next best action que se sincronizam como atributos nas plataformas de execução.

Behavioural Science. O framework EAST, os princípios de Kahneman (aversão à perda, viés do presente, efeito dotação) e a neurociência aplicada ao design de incentivos. Entender como os usuários tomam decisões é parte central do trabalho.

Padrões de interface validados. Mais de 14 padrões validados em mais de 610 testes A/B com mais de 127 milhões de visitantes: social proof, botão de benefícios, participação gradual, visualização de status.

Experimentação e gamificação. Cada campanha tem seu grupo de controle e sua medição em receita incremental: métricas de negócio reais, não opens nem clicks. A gamificação, quando implementada com intenção, é uma estratégia de retenção genuína: guia o usuário a descobrir novas features, gera hábito e faz ele voltar.

Da retenção à receita

O hábito se conquista medindo o que importa, experimentando com rigor e personalizando com intenção. É um processo lento, disciplinado e mensurável, e é o único que produz principalidade de forma sustentável.

Na Minders, trabalhamos com mais de 100 clientes na América Latina, mais de 70 deles no setor financeiro. Com toda essa experiência acumulada, decidimos sistematizá-la em 27 casos de uso para pagamentos, créditos e investimentos. Cada um inclui o problema que identificamos, a hipótese que levantamos e o resultado esperado caso seja implementado. Foram construídos com tudo o que descrevi aqui. A ideia é que, com o stack que você tiver, seja possível começar a pensar o que implementar e gerar mais frequência, mais retenção e mais receita com seus usuários.

Se quiser saber quais casos de uso implementar para começar a construir principalidade no seu produto, calcule o impacto aqui.