OTIMIZAÇÃO DE OPERAÇÕES DE COBRANÇA E RECUPERAÇÃO DE CRÉDITO NA INDÚSTRIA DE COSMÉTICO BRASILEIRA UTILIZANDO MODELO HIERÁRQUICO NÃO LINEAR LOGÍSTICO DE SEGUNDA ORDEM
Este trabalho propõe um modelo hierárquico não linear logístico de 2 níveis (HNL2) para segmentação da carteira inadimplente de recuperação de crédito de uma empresa de cosméticos brasileira. A pesquisa busca otimizar a operação de recuperação de crédito de revendedores considerando variáveis cadastrais, demográficas, comportamentais e de relacionamento das revendedoras. A metodologia envolveu a coleta de dados de sistemas transacionais da empresa, análise e seleção de variáveis relevantes, e desenvolvimento do modelo HNL2 logístico utilizando Python no Jupyter Notebook®. Foram selecionados nove variáveis preditoras com maior correlação com a variável resposta (pagamento em até 30 dias após inadimplência). Os resultados demonstraram que o modelo HNL2 logístico apresentou desempenho superior ao modelo de regressão logística tradicional, com área sob a curva ROC de 0,8927 contra 0,8533. A análise da correlação intraclasse revelou que 7,7% da variância total é explicada pela variação entre Unidades Federativas, confirmando a relevância da estrutura hierárquica dos dados. O modelo desenvolvido apresentou performance de segmentação superior aos modelos de regresso logística generalizados que são amplamente utilizados através de testes estatísticos, e foi utilizado para segmentar a carteira de clientes inadimplentes em 5 segmentos nas quais foram desenhadas estratégias para gestão e otimização de operações de recuperação de crédito e otimização. O modelo desenvolvido constitui uma ferramenta analítica robusta para segmentação de clientes na carteira de cobrança estimando os revendedores com maior probabilidade de recuperação de crédito, habilitando o desenho de estratégias mais eficazes e abre a discussão na literatura na aplicação de modelo do tipo HNL2 Logístico na Recuperação de Crédito voltado para o varejo no setor de cosméticos.