Tenho observado há algum tempo algo que se torna cada vez mais evidente no setor fintech: a diferença entre aqueles que realmente compreendem os seus dados e os que apenas arranham a superfície é brutal. Estamos a falar de empresas que crescem 2,6 vezes mais rápido simplesmente porque sabem o que fazer com a informação que possuem.

Uma análise recente da McKinsey que cobriu 800 empresas fintech em 40 países confirma isso. A lacuna não está a diminuir, pelo contrário. As que possuem capacidades analíticas avançadas avançam cada vez mais enquanto acumulam mais dados e refinam os seus modelos. É como se a análise de dados tivesse se tornado o verdadeiro fator diferenciador competitivo, não apenas um complemento.

O interessante é que a maioria das empresas fintech apenas avançou na análise descritiva, certo? Painéis que mostram volumes de transações, tendências de receitas, contagens de clientes. Informação útil, mas básica. As que realmente decolam são aquelas que passaram para análise preditiva e prescritiva. Aquela que permite tomar decisões em tempo real.

Toma o setor de empréstimos. As fintechs que usam modelos preditivos avançados aprovam 30% mais de mutuários do que os credores tradicionais, mantendo taxas de incumprimento iguais ou melhores. Como? Analisando centenas de sinais de comportamento que as agências de crédito clássicas nunca capturam: frequência de transações, padrões de estabilidade de rendimentos, consistência de despesas. Nas notícias de fintech, isto é o que marca a diferença entre crescer e estagnar.

Em pagamentos é semelhante. As que têm motores de análise prescritiva que avaliam dezenas de rotas de processamento em tempo real reportam taxas de autorização entre 2 a 4 pontos percentuais mais altas. Não é magia, é apenas tomar melhores decisões mais rapidamente.

Mas há algo que me parece ainda mais crítico: a retenção de clientes. As startups fintech que analisam o comportamento para prever quem vai embora podem intervir antes que partam. Segundo Bain & Company, essas empresas reduzem o abandono em 25% e aumentam o valor de vida do cliente em 40%. Considerando que adquirir um cliente novo custa de 5 a 7 vezes mais do que reter um existente, isso impacta diretamente na rentabilidade. É quase óbvio, mas muitos não percebem.

O que também me chama a atenção nas notícias de fintech é como a análise de coortes muda as decisões de marketing. Quando descobres que clientes adquiridos por referência têm 50% mais valor de vida do que os provenientes de publicidade paga, mudas a forma como alocas o orçamento. E cada trimestre de dados melhora os modelos, que geram melhores coortes, que produzem informações melhores para análises futuras. É um ciclo.

Estruturalmente, as fintechs que extraem mais valor centralizam os dados em armazéns acessíveis, em vez de os dispersar. Contratam cientistas de dados que entendem de serviços financeiros, não apenas de estatística. Construem canais que entregam informação em tempo real. E criam ciclos de retroalimentação onde os insights se integram automaticamente nas decisões de produto.

Aqui está o que é preocupante: segundo a Gartner, apenas 23% das empresas fintech atingiram uma maturidade verdadeiramente impulsionada por dados. Os restantes 77% usam a informação de forma reactiva, analisando o que aconteceu em vez de usar dados para impulsionar o que vem a seguir. Essa lacuna de maturidade é tanto um problema quanto uma oportunidade. Os que acelerarem a sua evolução analítica vão deixar para trás concorrentes mais lentos.

Para startups fintech com apoio de capital de risco, a maturidade na análise de dados tornou-se um fator de avaliação para captação de recursos. Os investidores já não olham apenas para receitas e taxas de crescimento. Avaliam a infraestrutura analítica que as sustenta. Uma empresa que demonstra tomada de decisões impulsionada por dados no desenvolvimento de produtos, gestão de riscos, aquisição de clientes e operações apresenta um caso de investimento mais forte do que uma que cresce por intuição.

Nas notícias de fintech, isto é o que está a acontecer agora: a análise de dados deixou de ser um suporte para se tornar o motor. Sem isso, o crescimento é dispendioso, frágil e difícil de sustentar.