Nordigen: Quais produtos de Open Banking ela poderia oferecer ao mercado de crédito europeu?

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Oi pessoal 👋,

O artigo de hoje é um estudo de caso que fiz para o time da Nordigen quando tive a oportunidade de conversar com o CPO deles, um pouco antes deles serem comprados.

Não é uma consultoria, não é exaustivo e nem tem o objetivo de ser levado como verdade.

Esse foi um processo de estudo que me fez ter algumas reflexões que gostei e achei que seria do interesse de mais pessoas da comunidade em ter acesso ao material. Algumas conclusões você pode discordar (inclusive eu mesmo discordo de mim muitas vezes 😅) e eu fico totalmente aberto pra gente conversar, a ideia é promover conversas!

Bora para o artigo!

Hoje a Let’s Open é trazida para você por… InvestPlay

A Educação Financeira é um desafio grande e nada novo no Brasil. 8 a cada 10 brasileiros tem pouco ou nenhum conhecimento sobre o controle de suas despesas pessoais, 70% das famílias estão endividadas e eu poderia abrir muitos outros dados.

O que mais gosto do time da InvestPlay é que eles atacam esse problema antes do Open Banking e agora estão sendo potencializados! Tive o prazer de contar sobre a história deles e o que acredito que é a evolução dos PFMs nesse artigo aqui.

Entre em contato com a InvestPlay hoje.

Nord… who??

Para quem não conhece a Nordigen, ela além de ser a melhor produtora de conteúdo de Open Banking (sou mega fã do blog deles), eles trabalham com a conectividade e produtos de dados.

A empresa foi fundada em 2016, na Letônia, e hoje possui algo próximo de 50 funcionários. O que é mais legal é que eles são extremamente abertos em termos de cultura e produtos.

Eles criaram APIs gratuitas de Open Banking, para entregar algum valor para os clientes e também como estratégia de Marketing. A comunidade participava diretamente influenciando o pipeline de produtos e como falei anteriormente: eles contribuem muito para o ecossistema com todo o conteúdo gerado por eles.

Nas últimas semanas saiu a grande notícia:

O provider de pagamentos, GoCardless (com nome bem sugestivo, rs), fez esse movimento de comprar a Nordigen e se consolidar como um player de Open Banking conseguindo oferecer Data + Payments. E eu já tinha ouvido do time da Nordigen que o foco do roadmap nos próximos quarters era avançar com a frente de Payments, parece que aceleraram bem as coisas 😎

Vamos ao que interessa, bora para análise!

Nordigen: Quais produtos de Open Banking ela poderia oferecer ao mercado de crédito europeu?

Premissas:

• Estou assumindo que há espaço para gerar negócio também no Open Banking não regulado ou que o escopo do regulado poderá se expandir em um futuro próximo;

• No meu ponto de vista é mais importante uma direção de caminho do que necesariamente todos os detalhes da análise. Os detalhes mudam muito mais que a direção;

• Tudo isso aqui foi construído em algumas horas em uma mesa na Vila Madalena de São Paulo, é claro que está enviesado e precisa de análise mais profunda.

• Foco foi em crédito por conta do potencial do mercado (ROI).

O estudo contém:

• Análise do Contexto

  • Clientes

  • Competidores e benchmarks

  • A empresa

  • Produtos

  • Diagnóstico

• Recomendação

TL;DR:

• Repaginar a escrita/copy dos produtos existentes;

• Ajustar o desenv. de produtos para a orientação por nichos (verticais);

• Posicionar a empresa ainda mais perto dos seus clientes para definir sucesso como o valor obtido por eles. Até agora pouca gente está gerando valor com Open Banking.

Para entender melhor, vamos lá:

1. Contexto

1.1 Clientes

1.1.1 Para facilitar, vou separar em 2 grandes grupos:

Credores tradicionais

• Bancos e grandes instituições;

• Anos oferecendo crédito e construindo histórico de dados;

• Apostam em bureaus e outras fontes tradicionais (que complementam seu histórico poderosíssimo);

• Costumam comprar dados como uma comodity. Possuem grandes contas com esses provedores de dados.

Credores alternativos:

• Fintechs e novos entrantes;

• Bureaus não resolvem o probelma deles completamente mas são um bom começo;

• Eles precisam ser criativos em como tomar decisões de crédito: diferentes fontes como rastro digital podem fazer a diferença;

• Não podem pagar muito pelos dados, se não seu CAC será impactado. É necessário criatividade.

1.1.2 Como o crédito funciona (de forma simplista, obviamente):

Para uma nova operação de crédito você precisa:

• Criar modelos de score para deicidir se você emprestará ou não crédito para um indivíduo;

• Criar modelos de comportamento para decidir se você irá aumentar ou reduzir limites/oferta de crédito.

Todos esses pontos são resolvidos com: dados!

E para novas operações, existem 2 tipos de problemas:

• Se você utilizar um modelo genérico de crédito de prateleira do mercado, provavelmente ele não performará tão bem no seu público específico;

• Se você quiser criar o seu próprio modelo, precisará realizar algo como “naked underwriting” que nada mais é que aprovar uma galera de ‘olho fechado’ pra ver o que acontece. Você precisa de histórico pra conseguir treinar qualquer modelo. Se você não aprovar ninguém, como construirá um?

A maior parte das vezes a informação fornecida por bureaus de crédito é agrupada (inclusive a LGPD não permite nada muito diferente disso).

Nesses gaps que o Open Banking aparece como oportunidade para quem empresta dinheiro.

Quanto mais valor for gerado com os dados, maior será o resultado financeiro da empresa e sua diferenciação no longo prazo. É preciso entender a dor do cliente e criar soluções práticas para o consumidor final.

1.2 Competição e Referências

Existem diferentes papeis quando falamos de decisões de crédito:

Infra e Aquisição de dados

• Habilidade de conectar contas (open banking) e trazer a informação de forma simples e fácil.

• Diferenciação: Cobertura de instituições, diferentes tipos de dados (escopo), experiência para o cliente final (conversão), consistência e qualidade das conexões (disponibilidade), segurança e mais.

Enriquecimento de dados

• Uma vez que os dados estão dentro de casa, é importante limpá-los para impulsionar seu uso.

• Padronizar informações de diferentes instituições (o que a Nordigen já faz)

• Existem diferentes níveis de enriquecimento de dados, eles podem ser tão sofisticados quanto você quiser ir fundo em determinados casos de uso como modelagem de crédito ou gerenciamento financeiro (PFM/BFM).

• Diferenciação: Enriquecimento mais acurado, mais experiência nesse tipo de atividade, as pessoas também tendem a dar mais atenção para PFMs que se tornaram empresas B2B pelo seu histórico, alavancando seu aprendizado e vendendo para outras empresas.

Modelos de Crédito / Tomadores de decisão

• Utilizando todas as variáveis disponíveis, eu consigo determinar se eu deveria aceitar ou recusar esse pedido de crédito?

• Essa é  uma abordagem difícil mas empresas do mercado já tentam fornecer um score para que os decisores possam trabalhar. Muitas vezes, apenas definir o score não é o suficiente pois a empresa ainda precisa decidir os pontos de corte etc.

• Diferenciação: Não é o meu foco hoje, porém: as variáveis utilizadas, o histórico utilizado para treinar o modelo, times, técnica etc. Isso sem falar que ainda existem as políticas de crédito no meio disso.

E também os motores de crédito

• Que são um mundo a parte. Eles sustentam toda uma área de crédito: fazem políticas, fontes diferentes de dados, criam amostrar para realização de testes A/B e muito mais.

O grande objetivo aqui é entender que existem players que atacam cada um desses papéis (ou até vários ao mesmo tempo) e o Open Banking pode ser um diferencial em vários deles. É possível ficar muito próximo de ser um ‘one-stop-shop’ para credores e ter um diferencial.

Exemplos:

Nordigen

• Posicionada para ajudar seus clientes com I) Infra, II) Data Enrichment e também III) Modelo de crédito.

• Gosto do jeito que eles se posicionam como uma ferramenta simples, objetiva e com uma documentação/produto poderosos:

Tink

• Eles dizem que não se transformaram muito desde a aquisição que a Visa fez e o acesso a clientes grandes aumentou por conta disso. O que eu acredito totalmente que é verdade!

Plaid

• Possuem uma presença maior no US (mas em expansão na Europa) e também foram de cabeça em crédito, criando outras categorias como “dívidas”. Tudo isso muito mais como marketing/copy na hora de ‘envelopar’ os dados e dar uma roupagem legal para quem os consome.

Credit Kudos

• Artigo muito bom sobre a compra da Credit Kudos aqui.

• A empresa era especializada em “Open Banking Credit Decisions” e foi comprada pela Apple.

• Naquele momento, eles estavam fazendo diversas parcerias com diferentes tipos de clientes. Isso mostrava a oportundiade de desenvolver modelos de crédito baseado em Open Banking.

Outros benchmarks que eu gosto:

Personetics

• Foco principal em entregar uma ‘personalized customer engagement platform’. Eles querem ser um PFM/BFM white-label com  uma inteligência superior para gerar insights e ações com os clientes finais.

• Enrich “Enrich transaction data for a superior customer experience and effective cross-selling targeting”

• Engage “Personalized Guidance for the Financial Customer Journey”

• Act “Self-Adjusting, Automated, Financial Wellness Programs

Swoop Funding

• Um marketplace de crédito que olha por diferentes ofertas para uma empresa para entender qual é a melhor.

• Possuem ferramenta de BFM integrada.

• Com toda essa informação em mãos, eles conseguem desenvolver também modelos de crédito poderosos.

1.3 Empresa

Um resumo da Nordigen:

• Aplicação muito forte da sua cultura e missão em seus produtos: transparente e inclusivos. Eles são uma one-stop-shop para Open Banking, com acesso gratis aos dados e também APIs premium para análises e insights.

• A estratégia Fremmium é um diferencial deles.

• Produtos:

  • Account Information

  • Verification

  • Cleaning

  • Scoring

  • Patterns

  • Enrichment

• Cobrem 2.354 bancos com apenas 1 API

• São um AISP licenciado, autorizado em 31 países

• Além do produto, a comunicação e documentação (dev friendly) é animal.

1.4 Produtos da Nordigen

Analisando os produtos de dados para crédito, esses são os pontos que acredito serem interessantes para a Nordigen:

• Todos produtos possuem uma documentação clara e detalhada. Além disso, as APIs são bem objetivas e parecem muito mais ‘limpas’ do que as demais, sem ‘firulas’.

• A API de verificaçaõ é importante mas não acredito que é ‘game-changer’ para credit-scoring. Acredito que pode existir uma diferenciação aqui, mas existem outras prioridades para serem atacadas primeiro.

• Categorização: É simples e clara (possuem níveis mais detalhados mas que não aparecem logo na página inicial da doc).

• Possuem uma ferramenta de ‘detecção de padrões’ que é muito boa. Ela poderia ser uma feature que ajudaria a entender melhor aplicada em um contexto, exemplo: detecção de padrão identificou hábitos de apostas online, momento de financiamento de carro, mudança, casamento etc.

• Feature de Data Cleaning: É uma ótima ideia mas eu não tenho informação suficiente para dizer como funciona e dizer se é melhor/pior do que concorrentes. É preciso utilizar.

• Scoring+Risk: Também é uma boa feature e que seria necessário realizar back-tests para comprovar seu valor.

• Algumas features bem legais destacadas foram a detecção de gastos com apostas (é bem detalhada!).

• Adicionar entradas e saídas por prazos definidos de dias.

• Limite do cheque especial.

• Valor do pré-aprovado.

• Gasto no catão e limite. Parcelamento etc.

• Últimos valores de fatura.

Impostos como IPVA/IPTU (vai saber qual é o nome na Europa kkk)

Maior parte dessas variáveis eu peguei de inspiração da documentação da Klavi

• Detecção de Padrões: Um produto muito bom que identifica comportamentos e hábitos repetitivos. Que podem ser usados em contexto e virarem ‘gatilhos’ assim como o de ‘gambling’ se tornou um.

• Detecção de renda: A identificação de uma renda precisa é um grande diferencial para a renda estimada pelos Bureaus (costumam errar muito).

• O approach para os insights de renda foram bem interessantes, mostrando a variância e sua estabilidade, tendência e flutuações. Esse é o tipo de solução que diferencia a empresa para o lado da ‘arte’ e não do ‘caminhão’.

• Insights: Claro que para ter uma visão completa do cliente você precisa analisar a entrada e saída da conta + as dívidas. Mas mesmo você olhando para os competitdores, a Nordigen já está muito bem posicionada:

1.5 🎯 Diagnóstico

A) Em termos de proposta de valor, a maioria está ‘fazendo o mesmo’

• Todos possuem documentações que se baseam em entregar informações basicas sobre as contas com um tratamento, transformando eles em ‘income’, ‘balance’, ‘liabilities’, ‘risk, ‘insights’, ‘categorização’ e mais. Mas quem faz isso melhor? É difícil dizer. E apenas olhando os produtos  eu diria que é impossível. É uma categoria que é altamente imitável.

• O molho secreto está escondido na inteligência que é entregue ou na ajuda para gerar valor. Modelos de crédito, diferentes técnicas de categorização e outros ‘tratamentos especiais’ permitem uma diferenciação.

B) Hoje a diferenciação é mais clara no approach de marketing

• A estratégia fremmium da Nordigen é única (na Europa, no BR a Pluggy abraçou a ideia e tem mais gente nessa linha);

• Apenas olhando o site da Nordigen não consigo entender o quão bom o produto é (muita coisa escondida):

Exemplo: Onde a Nordigen destaca toda a categorização (é bem detalhada mesmo) para risco e insights? Se eu focar apenas na página inicial, não me parece que tem muito mais informação.

E se você for aos ‘docs’ por alguma razão você cai nessa área aqui:

Ao invés de abrir muito mais detalhe como aqui (tem muito mais coisa):

Eu gostaria de ver mais detalhes que mostrassem a beleza do produto logo na Landing Page ou à um clique de distância.

Na minha humilde opinião, a Nordigen precisa ser mais vendedora com seu produto. Mas, é melhor ter um produto fantástico e um marketing não tão agressivo, do que o oposto né…

A Plaid me parece um pouco mais agressiva nesses envelopamentos:

C) Existe espaço para…

Produtos de Nicho

Foco em uma persona ou momento:

• Business

• Small Business

• Students

• Startups

• Marriage

• New house

• New car

Inteligência Proprietária

• Diferencial nas estimativas de renda e previsões

• Entendimento de comportamento através dos dados dos clientes e identificação de personas

• Um diferente olhar para os dados agrupados

Utilização de dados para PJ

2. Recomendações

💡 Minha recomendação para a Nordigen no mercado de crédito é focar em sub-nichos do crédito e alavancar sua diferenciação.

A) Repaginar a escrita/copy dos produtos existentes;

Eu reconsideraria a mensagem atual da Nordigen de “connect to a bank account for free” para algo relacionado a 'geração de valor’ aplicada no nicho escolhido. Pode ser aplicada em crédito, onboarding, crédito para b2b, para startups, agregação, CRM, detecção de personas etc.

Eu seria mais claro e priorizaria a apresentação de casos de uso logo na landing page. Eu gosto como a Tink faz isso hoje com o nome do produto e o valor que ele gera logo na largada:

E eu também seria mais agressivo em direcionar os clientes ‘em apenas 1 clique’ para documentações que expliquem com profundidade o ‘como’ você atinge a proposta de valor explicada na entrada.

Eu tive uma dificuldade no site da Nordigen hoje (eu sabia que existia no Google, não achei pela Home).

Quando eu procurei sobre os Insights de renda, encontrei apenas isso pela Home:

Ao procurar no google achei uma página muito mais completa com a documentação detalhada, você pode conferir aqui:

B) Ajustar o desenv. de produtos para a orientação por nichos (verticais);

Categorização + Detecção de Padrões = Nichos poderosos

Imagine os hábitos que podem ser mapeados dentro de categoria de alimentação. Quem come mais fora, em qual horário, como faz isso, em qual restaurante. Ou então quando alguém vai se casar, mudar de apartamento, cidade, iniciar uma faculdade etc. Tudo isso significa uma série de gatilhos para melhorar oferta de produtos de outras instituições.

É a possibilidade de ter um “CRM-as-a-Service” e levar para outras instituições o poder que um grande banco pode ter em saber tudo da vida de um cliente.

Aplicar a detecção de padrões que a Nordigen já tem, só que aplicada a contextos específicos, poderia ajudar a criar um book de gatilhos com foco em entender personas e momentos que serviriam de insumos para os times de marketing e vendas.

Dados B2B

Outro nicho que pode ser atacado é o B2B. Nossos amigos uruguaios da Datanomik viram essa oportunidade e estão atacando e a verdade é que é muito incipiente. Ninguém ainda acertou a mão em dados para PJ, alguns BFMs e ERPs tradicionais tem tido sucesso antes do Open Finance com ligações diretas de APIs ou Screen Scraping mas ainda há espaço.

Para crédito, eu ousaria dizer que não conheço 1 player fazendo isso de forma profunda. A visão da Swoop Funding é bem legal e acho que dá pra explorar bem!

Full Data

É uma estratégia que players no Brasil já estão adotando. Realizar um mix de dados regulados e não regulados para se diferenciar. Conseguir dados como gig economy, boletos, cobranças, contadores, erps, b3 etc, fazem toda diferença.

Claro que só prover os dados nós caímos no ponto que levantei anteriormente, mas ter todas essas fontes em um só lugar e a inteligência que comentamos nas recomendações anteriores, faria a solução geral ainda mais poderosa (e cara).

C) Posicionar a empresa ainda mais perto dos seus clientes para definir sucesso como o valor obtido por eles.

Aqui é muito mais uma visão de Sucesso do Cliente. Existem clientes que:

Podem pagar

E você provê uma equipe maior de implementação do Open Finance de ponta a ponta para garantir que ele está gerando resultado financeiro para o cliente. Traz conhecimento de jornadas, experiências e no final oferece:

• Tecnologia

• Aspecto consultivo

• Implementação

Algo que grandes consultorias poderiam vender sem o conhecimento prático que a Nordigen poderia ter como diferencial.

Não podem pagar

Serviço mais self service possível. A documentação orientada ao desenvolvedor que é muito bem explicada, deveria ter uma versão para negócios!

“primeiros passos com Open Banking no crédito”

“Inserindo Open Banking no seu onboarding”

“Estratégias para aquisição de consentimento”

E por aí vai. Dicas práticas!

✨Dica extra: Empresas que tiverem comunidades terão um diferencial no futuro!

Acredito muito que uma comunidade de clientes, engajada e ativa trará muitos resultados. Servirá tanto para garantir o sucesso do cliente quanto para realização de discoverys. A interação entre clientes-empresa trará o resultado para outro nível!

É isso, pessoal!

Super obrigado por lerem até aqui, sei que foi longo e num formato diferente, mas espero que contribua para sua jornada! Deixe seu comentário, o que você achou legal, o que você discorda, o que ficou faltando! Vai ser legal debater!

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