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Recomendações de Estoque com Treinamento Presencial para Agentes de Mobile Money na Tanzânia

Avaliação de Impacto
Publicado em 30/07/2026
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Qual era o objetivo?

Apoiar agentes de mobile money a tomar melhores decisões de estoque por meio de recomendações personalizadas e treinamento presencial.

Onde e quando?

A iniciativa foi implementada em 2016, em Dar es Salaam, na Tanzânia, em parceria entre pesquisadores e uma operadora de mobile money que oferece serviços financeiros via telefone celular.

Os resultados abaixo referem-se a um estudo experimentalOs estudos experimentais utilizam mecanismos aleatórios (isto é, sorteios) para definir quem será e quem não será contemplado por um determinado programa ou política pública, garantindo que as diferenças futuras entre estes grupos possam ser atribuídas com maior credibilidade à intervenção em si — e não a diferenças entre quem é e quem não é "tratado". que utiliza dados de 4.771 agentes de mobile money.

Como era o desenho?

Agentes de mobile money são empreendedores individuais que operam como pontos de atendimento para que clientes depositem e saquem dinheiro. Todos os dias, cada agente decide o quanto de dinheiro em espécie e em saldo digital (float) terá disponível para atender os clientes.

Se o agente não tiver saldo suficiente, o cliente não consegue completar a transação e o agente perde a comissão correspondente.

Neste braço do experimento, os agentes receberam dois componentes. O primeiro foi um treinamento presencial, conduzido por instrutores da operadora em Swahili, no qual foram apresentados os fundamentos do sistema de apoio à decisão, os mecanismos por trás das recomendações e o papel da incerteza na determinação dos níveis ótimos de estoque. Aproximadamente metade dos agentes convidados compareceu ao treinamento.

O segundo componente foi o envio diário de mensagens de texto com recomendações personalizadas de quanto de dinheiro em espécie e de float o agente deveria ter disponível no dia seguinte.

As recomendações foram geradas por um modelo estatístico que utilizava o histórico de transações de cada agente para calcular os níveis de estoque que maximizariam seus lucros, levando em conta a incerteza da demanda. As mensagens eram enviadas ao final de cada dia útil, durante um período de 27 dias.

O que aprendemos com o monitoramento e avaliação?

Foram documentadas, no artigo listado na seção abaixo, as seguintes evidências de monitoramento e impacto:

  • aproximadamente metade dos agentes convidados para o treinamento presencial compareceu [1];
  • houve redução de 4,2% (ou 2,1 pontos percentuais) na probabilidade diária de ruptura de estoque de float entre os agentes contemplados pela iniciativa, no horizonte dos 27 dias de duração do experimento. Estimativas que consideram apenas os agentes que efetivamente compareceram ao treinamento indicam uma redução de 7,8% (ou 3,9 pontos percentuais) [1];
  • houve aumento de 6,6% (ou 2,5 pontos percentuais) na probabilidade de que o agente rebalanceasse seu estoque em um dado dia, no mesmo horizonte temporal. Estimativas restritas aos que compareceram ao treinamento indicam aumento de 12,4% (ou 4,6 pontos percentuais) [1];
  • os efeitos foram concentrados nos aproximadamente 57% de agentes que nunca tinham utilizado um banco para rebalancear seu estoque — isto é, aqueles que dependiam exclusivamente de intermediários enviados pela operadora (float runners). Para esses agentes, houve redução marginalmente significante de 9,1% (ou 4,5 pontos percentuais) na probabilidade de ruptura de estoque e aumento de 17% (ou 5,9 pontos percentuais) na probabilidade de rebalanceamento, com efeitos concentrados no rebalanceamento com float runners [1];
  • não foram encontradas evidências de efeitos estatisticamente significantes sobre os lucros dos agentes ou sobre o grau de adesão às recomendações [1].

Quais as fontes da informação?

  1. Acimovic, J., Parker, C., Drake, D., & Balasubramanian, K. (2020). Show or Tell? Improving Inventory Support for Agent-Based Businesses at the Base of the Pyramid. Manufacturing & Service Operations Management, 24(1), 664–681.
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