A tomada de decisão do consumidor envolve uma série de fatores. Por exemplo: desejos, necessidades, qualidade do produto, preço, experiência, emoções e por aí vai. Mas você sabia que dá para adotar algumas estratégias para influenciar esse processo e aumentar as vendas? Pois é aí que entra o machine learning.
A tecnologia é uma área da inteligência artificial com potencial para gerar transformações na maneira como as empresas operam, interagem com os consumidores e tomam decisões estratégicas. Afinal de contas, por meio da ferramenta, é possível aperfeiçoar o processo de recomendação de produtos, personalizar preços, reduzir fraudes etc.
Neste artigo, vamos explicar melhor o que é machine learning e quais são as vantagens de usar a tecnologia. Confira!
O Machine Learning — também conhecido como aprendizado em máquina — é uma subárea da inteligência artificial baseada no desenvolvimento de algoritmos capazes de aprender a partir dos dados.
Se você olhar para o nosso processo de aprendizado, por exemplo, vai entender melhor a essência da tecnologia. Quando alguém toma um choque ao manusear de forma incorreta um eletrodoméstico, por exemplo, o organismo entende que atitude é dolorosa. A partir dessa experiência, o indivíduo aprende e toma melhores decisões, sabe?
A lógica do machine learning é a mesma: a criação de máquinas capazes de aprender com experiências e tomar decisões de forma autônoma. Um exemplo disso é o ChatGPT que consegue criar textos autorais com base nas informações disponíveis.
Em outras palavras: em vez de programar explicitamente um sistema para realizar uma tarefa, a tecnologia é capaz de aprender automaticamente com os dados disponíveis e melhorar sua capacidade de desempenhar a tarefa ao longo do tempo. Legal, né?
Como o machine learning evoluiu ao longo dos anos?
Veja bem: a tecnologia de inteligência artificial começou a engatinhar lá em 1940 com a criação de neurônios artificiais. Mas foi só em 1967 que o primeiro algoritmo de aprendizado em máquina foi desenvolvido.
No entanto, o grande marco da tecnologia aconteceu em 1995, quando um computador derrotou um ser humano em um jogo de xadrez. A máquina desenvolvida pela IBM conseguiu isso graças aos conhecimentos adquiridos com machine learning.
De lá para cá a área cresceu bastante e, hoje, é bastante utilizada em praticamente todas as áreas do mercado, como saúde, finanças, transporte, assistentes virtuais e muito mais.
Qual a importância do machine learning?
A lógica é simples: o machine learning tornou-se uma tecnologia fundamental em diversas indústrias devido à sua capacidade de automatizar tarefas, melhorar a tomada de decisão e impulsionar a inovação.
A seguir, vamos listar alguns benefícios para você entender melhor sobre a importância da tecnologia.
Eficiência operacional
Imagina só o trabalhão que seria para uma bandeira de cartão de crédito analisar as transações uma a uma. É humanamente impossível lidar com essa quantidade de dados em tempo real como acontece hoje em dia, não é mesmo?
Pois bem, o machine learning permite a automatização de tarefas que antes exigiam intervenção humana, de modo a tempo e recursos. Com isso, é possível aumentar a produtividade, reduzir erros e garantir uma melhor eficiência operacional.
Previsão de tendências
Que tal prever a demanda de produtos para datas sazonais, como Black Friday, Natal e Dia do Consumidor? Pois saiba que isso é possível com machine learning.
Afinal de contas, a tecnologia consegue prever tendências e antecipar demandas. Esses dados são fundamentais para você preparar a empresa para as mudanças no mercado e ajustar suas operações para conquistar melhores resultados.
Vale a leitura: Tendências de atendimento para o futuro do e-commerce.
Detecção de fraudes
Só para esclarecer, modelos de machine learning podem ser treinados com base em dados de transações legítimas e fraudulentas. Quando uma nova transação é feita, o sistema avalia seu risco de fraude com base em semelhança de padrões, entende? Então, a tecnologia é bem legal para aumentar a segurança e evitar golpes on-line.
Personalização
De acordo com o Relatório de Personalização e Engajamento 2023, 58% dos clientes estão frustrados com as marcas devido às comunicações genéricas. Isto é, os consumidores não gostam quando as empresas interagem sem levar em conta preferências, histórico de compras, canais preferidos etc.
Usar machine learning nesse contexto é fundamental para hiper personalização em larga escala. Afinal de contas, a tecnologia analisa comportamentos e necessidades individuais para recomendar produtos, personalizar conteúdos, criar ofertas e por aí vai.
Tomada de decisão baseada em dados
A capacidade de analisar dados em tempo real ajuda as empresas a tomar decisões mais informadas e ágeis. Sem contar que o sistema pode fazer escolhas de forma automática para agilizar processos.
Saiba mais: Mito ou verdade — moderação automática existe?
Como usar a tecnologia na sua empresa?
Antes de mais nada, vale esclarecer que a implementação requer um planejamento cuidadoso e a compreensão das necessidades específicas de cada empresa. Além do mais, nossa recomendação é procurar ajuda especializada para garantir a eficiência do sistema, combinado?
De toda forma, vamos dar algumas dicas gerais para aproveitar a tecnologia na sua empresa. Olha só!
Defina objetivos
Qual é o resultado que você pretende alcançar com a aplicação da tecnologia no seu negócio? Por exemplo:
- segmentação de clientes;
- recomendações personalizadas;
- preços e descontos dinâmicos;
- detecção de fraudes;
- previsão de demanda e estoque;
- chatbots e atendimento ao cliente.
Colete dados de qualidade
O machine learning depende de dados para funcionar. Afinal de contas, é a partir deles que a tecnologia será treinada para detectar padrões, aprimorar o aprendizado e tomar decisões autônomas.
Nesse contexto, vale investir em ferramentas para coleta e armazenamento de dados de diversas fontes, como ERP, CRM, Reclame AQUI etc.
Atenção com a segurança das informações
A gente sabe bem que os dados são o novo ouro da vida moderna. No entanto, é importante tratar essas informações de forma responsável e segura. Isso envolve a criptografia dos dados, além de práticas de segurança robustas para proteger contra vazamentos ou violações de dados sensíveis.
Saiba mais: Entenda tudo sobre a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Conclusão
Por fim, investir em machine learning é importante para aumentar a eficiência das suas estratégias e potencializar as conversões. Afinal de contas, por meio da tecnologia, dá para automatizar tarefas, personalizar experiências e evitar fraudes. Sem contar nos insumos valiosos para aumentar a inteligência de negócios com análise de dados.
Gostou da ideia e quer saber mais? Então, veja também: Técnicas para analisar dados de um e-commerce.
