machine learning

E como o aprendizado de máquina impacta seus processos empresariais

Na era da informação, e das novas tecnologias, contar com os dados corretos é fundamental para pautar as principais decisões a serem realizadas em uma empresa. É preciso ter segurança para que os caminhos a serem seguidos sejam de resultados prósperos e crescimento para toda a organização. Entretanto, com a imensa quantidade de dados que são coletados diariamente, a análise pode ficar comprometida.

O machine learning — ou aprendizagem da máquina — é capaz de gerar e analisar amplas quantidades e complexidades de dados em um tempo ágil e automaticamente. Dessa forma, é possível chegar a resultados mais precisos para dar suporte a todo o processo de transformação digital das empresas.

machine Learning
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As vantagens de utilizar essa ferramenta em suas estratégias são diversas, impactando a estrutura interna da empresa — principalmente os seus processos — e gerando valor para os consumidores finais. O machine learning também se tornou um recurso fundamental para o sucesso dos planos de marketing da instituição.

Se você quer saber como o machine learning está revolucionando as empresas, continue a leitura. Neste artigo, falaremos sobre o que ele é, quais são os seus benefícios e as tendências e possibilidades.

O que é machine learning IA?

O machine learning é uma ferramenta que faz parte do conjunto de ações da inteligência artificial. Assim como o nome propõe, trata-se do processo de aprendizado da máquina, que adapta-se considerando o padrão de comportamento e as interações que são feitas. Esse processo de aprendizagem acontece sem a necessidade explícita de uma programação.

Os softwares do machine learning conseguem aprender, crescer e desenvolver novas funções ao entrarem em contato com novos dados. A sua capacidade de categorização é extremamente rápida e confiável, trazendo resultados positivos para toda a gestão do negócio e sendo fundamental para as tomadas de decisões.

Com a análise dos dados, o computador consegue detectar tendências e oferecer soluções para problemas ou gargalos que ainda não eram identificados pela organização. Isso porque a capacidade de apuração das máquinas consegue ser superior ao trabalho humano.

Para conseguir alta eficiência, o machine learning utiliza algoritmos e big data, identificando em toda a estrutura de dados armazenados os padrões, a fim de criar conexões e aprender com elas. Esse processo de aprendizagem é realizado por diferentes modelos, em alguns casos, a interação humana é necessária.

oque é machine learning
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Aprendizagem supervisionada

Esse tipo de metodologia é utilizada quando o histórico de ações é fundamental para conseguir prever prováveis eventos futuros. Nesse sentido, os algoritmos são direcionados para entradas, na qual a saída desejada já é prevista pela organização.

É o caso, por exemplo, da validação de uma transação realizada por cartão de crédito em um site. Os algoritmos podem prever se a ação é suspeita de fraude, evitando prejuízos e futuras reclamações por parte do cliente.

Quando há essa suspeita, os dados cadastrais são validados e o usuário precisará confirmar a legitimidade das informações. Para que o computador consiga validar se a pessoa que está tentando fazer o negócio é, de fato, a proprietária do cartão.

Aprendizagem não supervisionada

Nesse caso, o sistema não conta com o histórico dos dados para tentar definir qual é a “resposta certa” para determinada ação. O algoritmo, portanto, deve descobrir o que está sendo requerido, explorando os dados existentes, a fim de encontrar alguma estrutura.

Esse método pode ser positivo para quem busca identificar segmentos de clientes que atuam com produtos ou setores semelhantes. Ao cruzar essas informações, é possível coletar os dados para criar campanhas de marketing segmentadas e eficientes.

Ao considerar os padrões, os algoritmos também podem criar estruturas que permitam a sugestão de tópicos de leituras, recomendar algum produto ou item de compra etc. Pois são cruzados diferentes padrões de comportamentos de usuários, buscando conexões e semelhanças.

Aprendizado por reforço

Esse método de aprendizagem acontece quando o algoritmo faz uma descoberta por meio de tentativa e erro. Ele analisa quais foram as reações obtidas perante determinada atitude, considerando se ela é coerente com o objetivo estipulado.

Para tanto, ele leva em consideração três componentes:

  • agente: quem tomará a decisão;

  • meio ambiente: o cenário com o qual o agente interage;

  • ação: a atitude tomada pelo agente.

O objetivo desse método é conseguir aprender qual a melhor estratégia a ser usada considerando todos os componentes citados. Ou seja, o algoritmo começa a detectar qual é a ação adotada pelos agentes em determinado cenário, durante um período de tempo.

Como o machine learning pode ser aplicado?

O processo de aprendizado das máquinas é capaz de gerar insumos e dados relevantes para o crescimento de uma empresa. De fato, saber o que impulsiona as pessoas a entrarem em contato com a sua organização, requerer determinado tipo de produto é fundamental para conseguir qualificar as leads e otimizar as campanhas de marketing.

Com as informações de comportamento dos usuários nos sites e redes sociais, é possível ter insight para a personalização do conteúdo e, ao mesmo tempo, fazer com que os clientes avançam na jornada de vendas.

Com o machine learning, portanto, será possível elaborar uma campanha de marketing mais personalizada, capaz de dialogar diretamente com os potenciais clientes. Dessa forma, o investimento no setor tornará mais efetivo e as campanhas tendem a ter maior taxa de conversão para o setor de vendas.

Por exemplo, considerando a compra de mídias, é possível inserir dados sobre o histórico de compras de determinado cliente. Com isso, os algoritmos do machine learning buscarão padrões no comportamento deste consumidor para apontar os próximos produtos a serem consumidos. É possível, portanto, elaborar descontos e benefícios exclusivos.

A coleta e análise de dados também permite que o machine learning estabeleça um padrão de navegação de determinado usuário. Com isso, pode-se personalizar a comunicação oferecendo conteúdos que estejam dentro das necessidades e anseios apresentados pelo perfil da pessoa. Ou seja, a marca começa a dialogar exatamente com o seu público-alvo.

como aplica machine learning
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Entrada ilimitada de dados

A capacidade de processamento de dados do machine learning é praticamente ilimitada, sendo possível colocar diferentes fontes para coletar as informações.

Com esse recurso é possível criar alternativas para automatizar os processos internos de uma empresa, permitindo uma visão global da organização. Essa compreensão é essencial para tornar a gestão mais eficiente, trabalhando nos pontos de melhorias e tomando decisões de forma mais eficiente.

Agilidade no processamento e análise dos dados

A coleta e mineração dos dados é fundamental para conseguir entender as especificidades do cliente e as capacidades de melhorias dos processos internos. Mas apenas ter as informações não é o suficiente, é preciso acompanhá-las e fazer uma análise em tempo real.

O machine learning atua diretamente nessa necessidade, promovendo processamento e análise de dados de modo ágil. Assim é possível, por exemplo, alterar em minutos a oferta que é apresentada ao cliente em um anúncio on-line.

Potencialidade na conversão

Ao proporcionar uma oferta mais direcionada e imediata, considerando o padrão de comportamento do usuário nas redes. O machine learning possibilita a oportunidade de aumentar a taxa de retenção e conversão nas estratégias de marketing.

Neste sentido, todo o conhecimento obtido pela máquina será fundamental para otimizar o marketing da empresa e aumentar o número de vendas.

Segmenta os clientes

Para conseguir atingir o maior número de oportunidades possíveis, é preciso direcionar a sua comunicação. O machine learning permite que a empresa identifique vários segmentos do seu mercado, criando pequenos segmentos do seu público, considerando os padrões de comportamento.

Dessa forma, a comunicação fica mais personalizada e próxima, aumentando as possibilidades de interação com a marca e, consequentemente, potencializando cada etapa do funil de vendas na jornada de compra.

Aumenta a experiência do cliente

Proporcionar uma comunicação personalizada é fundamental para aumentar o valor de vida útil do cliente junto à marca. Esse cálculo leva em consideração o histórico de compras, a interação feita com as campanhas de marketing e as ações que ele toma na plataforma do cliente.

O aprendizado da máquina permite levantar todas as informações necessárias para realizar um cálculo mais efetivo, permitindo que a marca otimize suas futuras interações para aumentar esse período de interação com o cliente e, consequentemente, a experiência positiva com a marca.

machine learning tendências e possibilidades
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Quais são as tendências e possibilidades?

As expectativas para o crescimento da estratégia são enormes. O aprendizado das máquinas podem envolver-se em diferentes setores, proporcionando uma nova maneira de trabalhar os negócios e as estratégias internas e externas da organização. A transformação da sua empresa passará por soluções que necessitam dos dados e sua análise.

Por meio dele, é possível proporcionar um novo olhar para os processos, otimizando os pontos que funcionam e trabalhando sobre os pontos de melhorias. Tudo isso com informações realistas e levantadas em tempo real.

Com o machine learning será possível:

  • inovar: criando um novo pensamento e rupturas de negócios pautados na ciência de dados;

  • explorar: analisar padrões desconhecimentos por meio de informações coletadas;

  • arriscar: desafiar o mercado propondo novas soluções para gargalos estruturais de um determinado setor.

O machine learning torna a análise de dados complexos em algo automatizado e sistêmico. Dessa forma, é possível construir modelos e aumentar as possibilidades para soluções lucrativas em qualquer mercado. Com essas informações, diminui-se os riscos em arriscar no lançamento de novos produtos, permitindo às empresas experimentar e arriscar mais no mercado.

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