Catalogo de dados - Planfy

1. Conjuntos de Dados e Fontes disponíveis

1. Dados demográficos: Identifica segmentos de clientes com características semelhantes, melhorando a personalização das recomendações.

   • marital_status (estado civil)
   • birth
   • company (empresa)

2. Informações financeiras: Avalia a situação financeira do cliente, permitindo recomendar produtos e estratégias adequadas.

   • monthly_income (renda mensal)
   • fixed_expense (despesas fixas mensais)
   • temporary_expense (despesas temporárias/variáveis mensais)
   • patrimony
   • saving_capacity (poupança mensal)
   • ir_form_status (tipo de alíquota a ser pago no imposto de renda)
   • financial_dependents (dependentes)
   • income_type (renda estável ou variável)
   • financial_profiles (patrimônios que o cliente possui como ex: patrimônio imobilizado, patrimônio financeiro, participação em empresas)

3. Histórico financeiro, investimentos e metas financeiras: Fornece insights sobre comportamento passado e alinha recomendações às necessidades e prioridades do cliente, melhorando a eficácia das sugestões.

   • plannings (quantidade e tipos de planejamentos financeiros já criados)

4. Preferências e aversão ao risco: Respeita o perfil de risco do cliente, evitando recomendações inadequadas e arriscadas.

5. investor_profile (suitability ou perfil do investidor)

6. Dados sobre produtos financeiros: Avalia a adequação dos produtos financeiros, possibilitando recomendações mais precisas e personalizadas.

   • Informações sobre Financial Products

2. Sugestão de dados potencialmente eficazes na recomendação

1. Comportamento na plataforma: Refina e personaliza recomendações com base nas preferências e interesses do cliente.

   • Pode ser coletado e adicionado com base nas interações do usuário com a plataforma, como pesquisas, produtos visualizados e consultas.

2. Dados de mercado e tendências econômicas:

   • Esses dados podem ser coletados de fontes externas, como relatórios econômicos, índices de mercado e taxas de juros.

3. Histórico de crédito do cliente:

   • Dados sobre pontuação de crédito, histórico de pagamentos e dívidas podem ajudar a entender a capacidade de endividamento e a responsabilidade financeira do cliente.

4. Nível de educação financeira do cliente:

   • Entender o conhecimento financeiro do cliente pode ajudar a personalizar recomendações com base em seu nível de compreensão e interesse por produtos financeiros complexos.