No panorama atual da intermediação de crédito, considerar a geração de contactos como uma mera atividade de marketing é um erro estratégico fatal. Estamos na era da Engenharia de Leads, uma disciplina que aplica os princípios da teoria dos controlos e da ciência de dados aos processos de vendas. No centro desta revolução encontramos o lead scoring preditivo, uma abordagem que abandona a intuição humana a favor de algoritmos determinísticos e probabilísticos. Neste artigo técnico, exploraremos como projetar e implementar um motor de scoring avançado dentro do BOMA, o CRM de referência para a gestão de processos de crédito habitação, transformando dados comportamentais brutos em previsões de faturação de alta precisão.

1. Da Intuição ao Algoritmo: A Mudança de Paradigma

Tradicionalmente, o lead scoring baseava-se em regras estáticas (ex: «Se o utilizador descarregar o ebook, adiciona 10 pontos»). Esta abordagem, definida como Rule-Based, é frágil e não escala. A abordagem de engenharia, por outro lado, trata o funil de vendas como um sistema dinâmico. O objetivo é calcular a probabilidade $P(Y|X)$, onde $Y$ é o evento de conversão (crédito concedido) e $X$ é um vetor de características (features) do utilizador.

Utilizando plataformas como o BOMA, não nos limitamos a recolher dados cadastrais, mas historicizamos eventos que funcionam como training set para os nossos modelos de Machine Learning. A vantagem competitiva já não reside na quantidade de leads, mas na capacidade de prever quais destes têm uma probabilidade de conversão superior ao limiar de rentabilidade operacional.

2. Arquitetura do Sistema e Stack Tecnológico

Para construir um sistema de lead scoring preditivo eficaz, é necessário orquestrar três componentes fundamentais:

• Fonte de Dados Comportamentais: Google Analytics 4 (GA4) para rastrear as micro-interações.
• Data Warehouse: Google BigQuery para a normalização e a engenharia de features.
• Motor de Decisão & CRM: Python (scikit-learn/XGBoost) integrado via API com o CRM BOMA.

2.1 O Fluxo de Dados (Data Pipeline)

O processo segue um fluxo ETL (Extract, Transform, Load) em tempo quase real:

1. O utilizador interage com o simulador de crédito habitação no site.
2. O GA4 captura eventos específicos (ex. interaction_slider_durata, view_tassi_fissi).
3. Os dados brutos são exportados diariamente (ou em streaming) para o BigQuery.
4. Um script Python interroga o BigQuery, calcula a pontuação e atualiza a ficha de contacto no BOMA através da API.

3. Feature Engineering: Transformar Comportamentos em Números

A qualidade do modelo depende da qualidade das features. No setor do crédito habitação, as variáveis demográficas (idade, rendimento) não bastam. Os sinais preditivos mais fortes são frequentemente comportamentais.

Eis como estruturar as features de entrada:

• Tempo de Hesitação (Dwell Time): Um tempo elevado na página “Taxas Variáveis” pode indicar incerteza ou aprofundamento. Deve ser correlacionado com a interação.
• Interação com o Simulador: Número de variações do montante solicitado. Um utilizador que testa 10 combinações diferentes está muitas vezes mais motivado do que quem testa apenas uma.
• Recency e Frequency: Dias decorridos desde a última visita e número total de sessões antes do registo.

Exemplo de Query SQL para BigQuery

O seguinte snippet extrai a duração média da sessão e o número de eventos de simulação para cada user_pseudo_id:

SELECT
  user_pseudo_id,
  COUNTIF(event_name = 'use_simulator') AS simulator_interactions,
  AVG( (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'engagement_time_msec') ) / 1000 AS avg_engagement_seconds,
  MAX(event_date) AS last_active_date
FROM
  `project_id.analytics_123456.events_*`
WHERE
  _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20251201' AND '20260205'
GROUP BY
  user_pseudo_id

4. Seleção do Algoritmo: Regressão Logística vs XGBoost

Para o cálculo da pontuação, temos dois caminhos principais:

4.1 Regressão Logística

Ideal pela sua interpretabilidade. Permite-nos dizer: «Cada 1000€ de rendimento extra aumenta a probabilidade de conversão em 2%». É o ponto de partida recomendado para datasets com menos de 10.000 registos históricos.

4.2 XGBoost (Gradient Boosting)

Para volumes de dados elevados, o XGBoost é o padrão de facto. Gere melhor as relações não lineares (ex. um rendimento muito alto mas uma idade muito baixa pode ser um outlier de risco que uma regressão linear poderia sobrestimar). O XGBoost utiliza árvores de decisão em sequência para corrigir os erros dos preditores anteriores.

Implementação Python do Modelo

Abaixo um exemplo simplificado de treino do modelo:

import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# X = DataFrame das features (comportamentais + demográficas)
# y = Target binário (1 = Crédito Concedido, 0 = Perdido/Recusado)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = xgb.XGBClassifier(
    objective='binary:logistic',
    n_estimators=100,
    learning_rate=0.1,
    max_depth=5
)

model.fit(X_train, y_train)

# Previsão da probabilidade (Score de 0 a 1)
probs = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
print(f"AUC Score: {roc_auc_score(y_test, probs)}")

5. Integração com o CRM BOMA: O Loop de Feedback

O coração da engenharia de leads é o feedback loop. Um modelo estático degrada-se com o tempo (Data Drift). É necessário que o resultado real dos processos trabalhados no BOMA retorne ao modelo para o re-treinar.

5.1 Arquitetura da API

O sistema deve expor um endpoint que recebe o ID do lead e devolve o score atualizado. Posteriormente, um webhook de saída do BOMA deve notificar o Data Warehouse quando o estado de um processo muda (ex. de «Em Análise» para «Aprovado»).

Workflow de atualização:

1. O lead entra no BOMA.
2. O BOMA chama a API de Scoring enviando os dados do lead.
3. A API devolve um score (ex. 85/100).
4. O BOMA atribui o lead ao consultor Sénior (routing baseado no score).
5. Após 30 dias, o crédito é concedido.
6. O BOMA envia o evento “Conversion = 1” para o BigQuery.
7. O modelo re-treina-se incluindo este novo caso de sucesso, refinando os pesos das features que levaram à vitória.

6. Troubleshooting e Melhores Práticas

Na implementação de um sistema de lead scoring preditivo, encontram-se desafios comuns:

• Problema de Cold Start: Se não tiver histórico, comece com um modelo heurístico (regras manuais) e passe para ML apenas após recolher pelo menos 500 resultados positivos e negativos.
• Data Leakage: Certifique-se de não incluir no treino features que o modelo não poderia conhecer no momento da previsão (ex. «Duração da chamada com o comercial»).
• Viés Algorítmico: Verifique periodicamente se o modelo não penaliza injustamente determinadas categorias demográficas, violando normas éticas ou legais sobre o crédito.

Conclusões

Transformar a lead generation num processo de engenharia através da integração do GA4, BigQuery e um CRM evoluído como o BOMA não é apenas um exercício técnico, mas uma necessidade económica. A adoção de algoritmos de scoring preditivo permite concentrar os recursos humanos (os consultores) apenas nas oportunidades de alto valor acrescentado, reduzindo o custo de aquisição de cliente (CAC) e maximizando o ROI. O futuro da intermediação não está em quem contacta mais pessoas, mas em quem sabe calcular melhor quem contactar.

Perguntas frequentes