# Dunning Optimizer
O Dunning Optimizer elimina a abordagem de tentativa e erro nas operações de cobrança, substituindo réguas fixas por estratégias adaptativas que se otimizam continuamente. Utilizando Thompson Sampling — um algoritmo bayesiano de exploração/exploração — o sistema equilibra automaticamente entre testar novas abordagens e explorar as que já demonstraram melhor resultado.
Cada decisão de cobrança é tratada como um problema de multi-armed bandit: qual mensagem enviar, em qual horário, por qual canal, com qual tom. O algoritmo aprende em tempo real qual combinação maximiza a probabilidade de pagamento para cada segmento, convergindo para a estratégia ótima enquanto continua explorando alternativas que possam ser ainda melhores.
O resultado é um sistema que melhora suas taxas de conversão continuamente sem intervenção humana. Operações que antes dependiam da intuição de gestores de cobrança agora são guiadas por evidência estatística, com cada decisão respaldada por intervalos de confiança e métricas de performance claras.
## Funcionalidades
- Estratégia de contato adaptativa que evolui automaticamente por segmento
- Seleção de timing ótimo baseada em padrões de resposta por dia/horário
- Personalização de mensagem com variantes testadas por Thompson Sampling
- Maximização de conversão com convergência automática para a melhor abordagem
- Dashboard de experimentação com visualização de distribuições posteriores
- Exportação de insights para alimentar políticas manuais de cobrança
## Tecnologia
O Dunning Optimizer é construído sobre um framework proprietário de bandits contextuais que combina Thompson Sampling com features comportamentais extraídas de interações anteriores. O sistema de A/B testing opera em regime bayesiano com early stopping adaptativo, permitindo identificar variantes vencedoras com menor volume amostral. Modelos de behavioral ML enriquecem o contexto de decisão com predições de propensão ao pagamento.
Plataforma