O Zopa é líder no Reino Unido e no mundo em serviços de empréstimo de pessoa-para-pessoa. Com mais de 45.000 poupadores ativos e 71.000 mutuários, sua missão é permitir que as pessoas contornem os bancos e suas taxas elevadas - e recompensar poupadores e mutuários que são bons com seu dinheiro - fornecendo a taxa de empréstimos mais baixa e os juros mais elevados na poupança.
Tendo experimentado um crescimento rápido recentemente, o Zopa tem focado em ser uma organização mais orientada por dados - eles queriam entender melhor o comportamento dos seus clientes. Sua visão era tornar-se mais sensível às necessidades e preferências dos seus clientes querendo emprestar ou pedir emprestado.
O Zopa já estava usando o Google Analytics e outras ferramentas de insights extensivamente. Eles chamaram a ThoughtWorks para ver que se havia ainda mais insights de negócios que eles pudessem compilar conectando conjuntos de dados online e offline - eles queriam conhecer profundamente a verdadeira natureza da experiência do cliente do início ao fim.
Usando Clojure, R e Python a equipe pôde chegar ao núcleo dos dados muito rápido - isso nos permitiu validar ou rejeitar palpites e suspeitas expressados pelo Zopa anteriormente.
O resultado da pesquisa de dados permitiu que o Zopa respondesse algumas questões-chave sobre como seus clientes estavam interagindo com os concorrentes, quais as janelas de comodato proeminentes ao longo da semana e como eles podiam oferecer a seus clientes as melhores taxas.
Os resultados? Os novos conjuntos de dados revelaram as respostas a todas estas perguntas e muito mais - instigando alterações no negócio que conduzirão o desenvolvimento de produtos e serviços para os clientes, ajudando ainda mais os britânicos a garantir menores taxas de empréstimos e taxas mais elevadas em suas economias.