Quais são as 7 principais métricas de um negócio alternativo de pontuação de crédito?

Como proprietários de pequenas empresas e artesãos que operam no mercado dinâmico de hoje, a compreensão e alavancagem dos principais indicadores de desempenho específica do setor (KPIs) é crucial para impulsionar o crescimento e o sucesso. A pontuação alternativa de crédito revolucionou a maneira como os mercados artesanais avaliam seu desempenho e tomam decisões estratégicas. Nesta postagem do blog, exploraremos 7 KPIs essenciais adaptados às necessidades exclusivas dos mercados artesanais, fornecendo informações valiosas e estratégias acionáveis ​​para otimizar o desempenho da sua empresa e alcançar seus objetivos. Se você deseja expandir sua base de clientes, aumentar as vendas ou aprimorar sua eficiência operacional, esses KPIs fornecerão a vantagem de que você precisa no mercado competitivo de hoje.

Taxa de utilização de dados alternativos

Definição

A taxa de utilização de dados alternativos mede a porcentagem de pontos de dados não tradicionais, como pagamentos de aluguel, pagamentos de contas de serviços públicos e padrões de poupança consistentes, usados ​​no processo de avaliação de crédito. Essa proporção é fundamental para medir, pois indica até que ponto o negócio está incorporando dados alternativos para criar um perfil de crédito mais inclusivo para os indivíduos. No contexto das inovações de pontuação, é importante medir esse KPI, pois afeta diretamente a eficácia e a precisão do sistema alternativo de pontuação de crédito. Quanto maior a taxa de utilização, mais abrangente e inclusiva será a avaliação de crédito, levando a um melhor acesso ao crédito para indivíduos que são tradicionalmente excluídos do sistema financeiro.

Como calcular

A fórmula para calcular a taxa de utilização de dados alternativos KPI é a seguinte: Taxa de utilização de dados alternativos = (número de pontos de dados não tradicionais usados ​​/ número total de pontos de dados) x 100 Esta fórmula calcula a porcentagem de pontos de dados não tradicionais utilizados no processo de avaliação de crédito em relação ao número total de pontos de dados considerados. Quanto maior a porcentagem, maior a utilização de dados alternativos no modelo de pontuação de crédito, levando a uma avaliação mais inclusiva.

Exemplo

Por exemplo, se as inovações do SCORESSCAPE considerarem um total de 10 pontos de dados para avaliação de crédito, e desses, 7 são pontos de dados não tradicionais, o cálculo da taxa de utilização de dados alternativos KPI seria o seguinte: (7/10) x 100 = 70%. Isso significa que 70% do processo de avaliação de crédito é baseado em dados não tradicionais, indicando uma alta taxa de utilização de dados alternativos no modelo de pontuação de crédito.

Benefícios e limitações

A vantagem de utilizar a taxa de utilização de dados alternativos KPI efetivamente é que ele garante uma avaliação de crédito mais abrangente e inclusiva, levando a um melhor acesso ao crédito para indivíduos tradicionalmente excluídos do sistema financeiro. No entanto, uma limitação potencial é que uma taxa de utilização excessivamente alta de dados alternativos pode levar a complexidade e aumento do tempo de processamento no processo de avaliação de crédito, o que pode afetar a eficiência operacional.

Benchmarks da indústria

Os benchmarks do setor para a taxa de utilização de dados alternativos KPI no contexto dos EUA podem variar dependendo da indústria e modelo de negócios específicos. No entanto, os níveis de desempenho típicos podem variar de 60% a 80%, os níveis de desempenho acima da média podem variar de 80% a 90% e os níveis excepcionais de desempenho podem exceder 90% nas empresas com foco em soluções alternativas de pontuação de crédito.

Dicas e truques

• Revise e atualize regularmente os tipos de pontos de dados não tradicionais usados ​​no processo de avaliação de crédito para garantir relevância e precisão.
• Invista em Analytics de dados avançados e tecnologias de aprendizado de máquina para analisar e incorporar efetivamente dados alternativos no modelo de pontuação de crédito.
• Colabore com especialistas do setor e órgãos regulatórios para garantir a conformidade e o uso ético de dados alternativos na avaliação de crédito.

ÍNDICE DE INCLUSIVIDADE

Definição

O índice de inclusão é um indicador de desempenho essencial que mede até que ponto os métodos alternativos de pontuação de crédito incorporam pontos de dados não tradicionais para criar um perfil de crédito mais inclusivo para os indivíduos. Essa proporção é fundamental para medir, pois reflete a eficácia do sistema alternativo de pontuação de crédito na captura da credibilidade de indivíduos que são frequentemente excluídos do sistema financeiro tradicional. No contexto dos negócios, o índice de inclusão é crucial para avaliar o impacto do modelo de pontuação alternativo na expansão do acesso ao crédito por segmentos carentes da população. Ele também significa a capacidade do sistema de fornecer informações valiosas aos credores, cooperativas de crédito e instituições financeiras, permitindo que elas explorem um mercado mais amplo e reduzam o risco por meio de uma compreensão mais abrangente do comportamento do crédito do consumidor.

Como calcular

A fórmula para calcular o índice de inclusão é o número total de pontos de dados não tradicionais usados ​​no modelo alternativo de pontuação de crédito dividido pelo número total de pontos de dados tradicionais utilizados, multiplicados por 100 para expressar o resultado como uma porcentagem. O numerador representa a incorporação de dados não tradicionais, enquanto o denominador representa os dados tradicionais utilizados. A divisão pelo total e a multiplicação por 100 fornece a proporção de dados não tradicionais no modelo de pontuação, fornecendo informações sobre a inclusão do sistema.

Exemplo

Por exemplo, se um modelo alternativo de pontuação de crédito incorporar histórico de pagamento de aluguel, pagamentos de contas de serviços públicos, pagamentos de assinatura e padrões de poupança consistentes (que são pontos de dados não tradicionais) Além do histórico de crédito tradicional, o cálculo do índice de inclusão envolveria Dividindo os pontos de dados não tradicionais totais (4) pelo total de pontos de dados tradicionais (3), resultando em um índice de inclusão de 133,33%. Isso indica que o modelo alternativo de pontuação de crédito inclui uma maior proporção de dados não tradicionais, refletindo uma abordagem mais inclusiva para avaliar a credibilidade.

Benefícios e limitações

A principal vantagem do uso do índice de inclusão é que ele fornece uma medida clara da extensão em que um modelo alternativo de pontuação de crédito é inclusivo, permitindo que as empresas avaliem o impacto de seu sistema de pontuação na facilitação da inclusão financeira. No entanto, uma limitação potencial deste KPI é que um índice de inclusão mais alto não garante necessariamente avaliação precisa do crédito, pois a qualidade e a relevância dos dados não tradicionais também devem ser levados em consideração para garantir a confiabilidade na previsão da credibilidade.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, o índice de inclusão típico para métodos alternativos de pontuação de crédito no contexto dos EUA varia de 110% a 130%, indicando uma incorporação substancial de dados não tradicionais no processo de avaliação de crédito. Os níveis de desempenho acima da média podem exceder 130%, enquanto os níveis excepcionais de desempenho podem atingir até 150% ou mais, refletindo um modelo de pontuação de crédito altamente inclusivo que captura efetivamente a credibilidade de indivíduos tradicionalmente marginalizados.

Dicas e truques

• Revise e atualize regularmente o mix de pontos de dados não tradicionais para garantir a relevância e a precisão do modelo alternativo de pontuação de crédito.
• Realize testes e validação completos de fontes de dados não tradicionais para manter a confiabilidade e o poder preditivo do sistema de pontuação.
• Colabore com especialistas do setor e grupos de defesa do consumidor para melhorar a inclusão do modelo de pontuação de crédito, abordando possíveis desafios.

Pontuação de precisão preditiva

Definição

A pontuação de precisão preditiva KPI mede a precisão de um sistema alternativo de pontuação de crédito na previsão da credibilidade usando pontos de dados não tradicionais. Essa proporção é fundamental para medir, pois indica a capacidade do sistema de avaliar efetivamente a credibilidade de um indivíduo, o que é crucial para consumidores e instituições financeiras. No contexto comercial, a precisão preditiva afeta diretamente a qualidade das decisões de empréstimos, a saúde financeira geral dos consumidores e as práticas de gerenciamento de riscos dos credores. Uma alta pontuação de precisão preditiva garante que as decisões de empréstimos sejam mais informadas, levando a melhores resultados para os mutuários e os credores.

Como calcular

A fórmula para calcular a pontuação de precisão preditiva envolve a avaliação da capacidade do sistema de prever corretamente a credibilidade com base em dados não tradicionais. Isso inclui avaliar o número de previsões precisas (verdadeiros positivos e verdadeiros negativos) em relação ao número total de previsões. Cada componente da fórmula contribui para o cálculo geral, indicando a precisão do sistema na avaliação da credibilidade com base em dados não tradicionais.

Exemplo

Por exemplo, se um sistema alternativo de pontuação de crédito prediz corretamente a credibilidade de 800 indivíduos de 1.000 com base em dados não tradicionais, a pontuação preditiva de precisão seria de 80%. Isso ilustra o uso efetivo de dados não tradicionais para avaliar a credibilidade e tomar decisões de empréstimos informados.

Benefícios e limitações

A vantagem de usar a pontuação de precisão preditiva KPI é efetivamente é que ele garante decisões de empréstimos mais informadas, levando a melhores resultados para consumidores e credores. No entanto, uma desvantagem em potencial é que a precisão das previsões depende fortemente da qualidade e relevância dos dados não tradicionais usados ​​no sistema.

Benchmarks da indústria

No contexto dos EUA, a referência típica para a pontuação de precisão preditiva em sistemas alternativos de pontuação de crédito é de aproximadamente 75%. Os níveis de desempenho acima da média podem variar de 80%a 85%, enquanto os níveis excepcionais de desempenho podem exceder 90%.

Dicas e truques

• Monitore e atualize regularmente os dados não tradicionais usados ​​no sistema de pontuação de crédito para garantir sua precisão e relevância.
• Utilize algoritmos de aprendizado de máquina para melhorar continuamente a precisão preditiva do sistema com base em dados não tradicionais.
• Invista no gerenciamento da qualidade dos dados para melhorar a eficácia dos dados não tradicionais na avaliação da credibilidade.

Taxa de adoção do cliente

Definição

A taxa de adoção do cliente refere -se à porcentagem de clientes em potencial que realmente tomam uma decisão de compra e se tornam usuários de um novo produto ou serviço. Esse KPI é fundamental para medir porque fornece informações sobre a eficácia dos esforços de marketing e o nível de aceitação do novo sistema de pontuação de crédito no mercado -alvo. Compreender a taxa de adoção do cliente é importante no contexto dos negócios, pois ajuda a avaliar o sucesso das áreas de lançamento e identificação de produtos ou serviços para melhorias. Isso afeta o desempenho dos negócios, influenciando diretamente a geração de receita, a penetração de mercado e a sustentabilidade a longo prazo.

Como calcular

A fórmula para calcular a taxa de adoção do cliente envolve a divisão do número total de novos clientes pelo número total de clientes em potencial e multiplicando o resultado por 100 para expressá -lo como uma porcentagem. O número total de novos clientes representa aqueles que optaram pelo serviço alternativo de pontuação de crédito, enquanto o número total de clientes em potencial se refere ao mercado -alvo. Ao comparar essas duas figuras, as empresas podem avaliar o nível de aceitação e adoção do novo produto ou serviço.

Exemplo

Por exemplo, se a Scorescape Innovations tiver 500 novos clientes em um mercado potencial de 2000 indivíduos, a taxa de adoção do cliente poderá ser calculada da seguinte forma: taxa de adoção do cliente = (500/2000) x 100 = 25%. Isso significa que 25% do mercado potencial adotou o novo sistema de pontuação de crédito.

Benefícios e limitações

O benefício de medir a taxa de adoção do cliente é que ela fornece informações sobre o sucesso das estratégias de marketing e o nível de aceitação do novo sistema de pontuação de crédito. No entanto, uma limitação desse KPI é que ele pode não capturar as razões por trás da tomada de decisão do cliente, que podem ser influenciadas por uma variedade de fatores além do controle dos negócios.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor nos EUA, a taxa típica de adoção de clientes para novos serviços financeiros ou produtos varia de 10% para 20%, com desempenho acima da média atingindo 30% e desempenho excepcional alcançando 40% ou superior.

Dicas e truques

• Realize pesquisas de mercado para entender as preferências e pontos de dor dos clientes.
• Refine estratégias de marketing para comunicar efetivamente a proposta de valor do novo sistema de pontuação de crédito.
• Ofereça incentivos ou acordos promocionais para incentivar a adoção do cliente.
• Envolva -se com os adotantes iniciais para obter feedback e melhorar o serviço.

Nível de integração de instituições financeiras

Definição

O nível de integração das instituições financeiras KPI mede até que ponto o sistema alternativo de pontuação de crédito da Scorescape Innovations está sendo adotado e integrado por instituições financeiras, incluindo bancos, cooperativas de crédito e outras organizações de empréstimos. Esse KPI é fundamental para medir, pois reflete a disposição das entidades financeiras tradicionais de adotar a abordagem inovadora da avaliação de crédito, que afeta diretamente o alcance e a eficácia do modelo de escores. Quanto maior o nível de integração, maior o potencial de fornecer acesso inclusivo ao crédito por populações carentes, impactando positivamente o desempenho dos negócios.

Como calcular

A fórmula para calcular o nível de integração das instituições financeiras KPI envolve quantificar o número de instituições financeiras que integraram o sistema alternativo de pontuação de crédito da Scorescape Innovations em seus processos de avaliação de crédito existentes. Isso é dividido pelo número total de potenciais parceiros de instituição financeira, resultando em uma porcentagem que representa o nível de integração.

Exemplo

Por exemplo, se o SCORESSCAPE tiver integrado com êxito seu sistema de pontuação de crédito em 25 das 50 instituições financeiras direcionadas, o nível de integração das instituições financeiras KPI seria calculado da seguinte forma: (25/50) * 100 = 50%. Isso significa que 50% das instituições financeiras direcionadas adotaram o sistema alternativo de pontuação de crédito.

Benefícios e limitações

A vantagem de rastrear o nível de integração das instituições financeiras KPI é que ele permite que as inovações do Scorescapes avaliem a aceitação do mercado de seu produto e identifiquem áreas para melhorias. No entanto, uma limitação potencial é que esse KPI não mede inerentemente a profundidade da integração ou o uso real do sistema alternativo de pontuação de crédito nessas instituições.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, um KPI de integração de instituições financeiras típicas para sistemas alternativos de pontuação de crédito no contexto dos EUA paira em torno de 40-50%, indicando penetração moderada de mercado. O desempenho acima da média nessa área seria de cerca de 60 a 70%, enquanto o desempenho excepcional seria de 80% ou mais.

Dicas e truques

• Ofereça demonstrações e sessões de treinamento às instituições financeiras para mostrar os benefícios e a facilidade de integração.
• Forneça suporte e recursos contínuos para ajudar no processo de implementação.
• Colete e compartilhe histórias de sucesso e estudos de caso de instituições que integraram com sucesso o sistema alternativo de pontuação de crédito.

Taxa de melhoria de pontuação de crédito

Definição

A taxa de melhoria da pontuação de crédito é um indicador de desempenho chave crucial que mede o aumento percentual na pontuação de crédito de um indivíduo em um período específico. Essa proporção é essencial para medir, pois fornece informações sobre a eficácia dos esforços de construção de crédito e o impacto na credibilidade de um indivíduo. Em um contexto comercial, esse KPI é fundamental para instituições financeiras e agências alternativas de pontuação de crédito para avaliar o sucesso de seus serviços, ajudando as pessoas a melhorar sua pontuação de crédito. É importante porque uma pontuação de crédito mais alta não apenas permite que os indivíduos acessem o crédito, mas também reflete positivamente sua responsabilidade financeira e confiabilidade.

Como calcular

A fórmula para calcular a taxa de melhoria da pontuação de crédito envolve a diferença entre a pontuação atual de crédito e a pontuação inicial de crédito, dividindo -a pela pontuação inicial de crédito e, em seguida, multiplicando o resultado por 100 para expressá -lo como uma porcentagem. O numerador representa a melhoria na pontuação de crédito, enquanto o denominador é a pontuação de crédito inicial. Este cálculo fornece uma indicação clara da melhoria percentual na pontuação de crédito de um indivíduo durante um determinado período.

Exemplo

Por exemplo, se a pontuação inicial de crédito de um indivíduo for 600 e aumentou para 650 após seis meses, a taxa de melhoria da pontuação de crédito seria calculada da seguinte forma: ((650 - 600) / 600) x 100 = 8,33%. Isso significa que a pontuação de crédito do indivíduo melhorou 8,33% durante o período de seis meses.

Benefícios e limitações

A principal vantagem do uso da taxa de melhoria da pontuação de crédito é que ela fornece uma medida clara e quantificável de progresso no crédito da construção. Permite que as instituições financeiras e as agências alternativas de pontuação de crédito avaliem o impacto de seus serviços e estratégias na melhoria da credibilidade dos indivíduos. No entanto, uma limitação desse KPI é que ele não leva em consideração o tempo necessário para alcançar a melhoria da pontuação de crédito, o que pode variar significativamente de um indivíduo para outro.

Benchmarks da indústria

Os benchmarks da indústria para a taxa de melhoria da pontuação de crédito no contexto dos EUA variam, mas um nível de desempenho típico seria considerado em torno de um Melhoria de 5 a 10% na pontuação de crédito durante um período de seis meses. O desempenho acima da média pode estar na faixa de 10-15% de melhoria, embora o desempenho excepcional possa ser refletido em 15% ou mais melhorias na pontuação de crédito no mesmo prazo.

Dicas e truques

• Incentive o monitoramento regular dos relatórios de crédito para rastrear a melhoria da pontuação de crédito.
• Forneça recomendações personalizadas de construção de crédito com base em comportamentos financeiros individuais.
• Ofereça recursos educacionais sobre alfabetização financeira e gerenciamento de crédito responsável.
• Implementar programas de incentivo para motivar os indivíduos a melhorar suas pontuações de crédito.

Taxa de melhoria de previsão padrão

Definição

A taxa de melhoria de previsão padrão mede a eficácia de um sistema alternativo de pontuação de crédito na previsão com precisão das taxas de inadimplência em comparação aos métodos tradicionais de pontuação de crédito. Essa proporção é fundamental para medir, pois fornece informações sobre o desempenho do modelo de pontuação de crédito e sua capacidade de identificar candidatos de alto risco. No contexto comercial, esse KPI é importante porque afeta diretamente o processo de avaliação de risco para credores e instituições financeiras. Ao prever com precisão as taxas de inadimplência, os credores podem tomar decisões mais informadas, reduzir possíveis perdas e mitigar o risco.

Como calcular

A taxa de melhoria de previsão padrão pode ser calculada comparando as taxas padrão previstas pelo sistema alternativo de pontuação de crédito com as taxas de inadimplência reais observadas em um período específico. A fórmula leva em consideração a diferença percentual entre as taxas de inadimplência previstas e reais, fornecendo uma indicação clara da precisão do modelo na identificação de candidatos de alto risco.

Exemplo

Por exemplo, se o sistema alternativo de pontuação de crédito previu uma taxa padrão de 12% para um grupo específico de candidatos, mas a taxa de inadimplência real observada foi de 8%, a taxa de melhoria de previsão padrão seria calculada como ((8 - 12) / 8 ) x 100, resultando em uma taxa de melhoria de -33,33%. Essa porcentagem negativa indica que o sistema alternativo de pontuação de crédito superestimou a taxa padrão para esse grupo de candidatos em 33,33% em comparação com a taxa de inadimplência real.

Benefícios e limitações

A vantagem de monitorar a taxa de melhoria de previsão padrão é que ela fornece informações valiosas sobre a precisão do modelo de pontuação de crédito, permitindo que os credores tomem decisões mais informadas e gerenciem riscos de maneira eficaz. No entanto, uma limitação deste KPI é que ele não captura o desempenho geral do sistema alternativo de pontuação de crédito, pois se concentra apenas na melhoria da previsão padrão. É importante complementar esse KPI com outras métricas relevantes para uma avaliação abrangente do desempenho do modelo de pontuação de crédito.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor no contexto dos EUA, as taxas típicas de melhoria de previsão de inadimplência para sistemas alternativos de pontuação de crédito variam de 10% a 20%. Os níveis de desempenho acima da média são considerados na faixa de 20%a 30%, enquanto os níveis excepcionais de desempenho excedem 30%. Esses benchmarks fornecem uma referência para os credores e instituições financeiras para avaliar a eficácia de seus modelos de pontuação de crédito na previsão de taxas de inadimplência.

Dicas e truques

• Validar e calibrar regularmente o modelo alternativo de pontuação de crédito usando dados históricos para garantir a precisão.
• Considere aproveitar o aprendizado de máquina e os algoritmos de IA para ajustar os recursos preditivos do sistema de pontuação de crédito.
• Colabore com os colegas do setor para comparar e compartilhar as melhores práticas em métodos alternativos de pontuação de crédito.
• Monitore continuamente a taxa de melhoria de previsão padrão e faça os ajustes necessários para melhorar o desempenho do modelo.