“Os dados são o novo petróleo”, essa é uma frase do matemático Clive Humby que retrata perfeitamente o potencial dos dados para gerar lucro.
Mas o físico Michael Palmer completou esse pensamento e explicou que, assim como o petróleo, os dados só têm valor quando refinados.
A questão é: o ser humano possui uma capacidade limitada para o gerenciamento e análise de dados. Quando se trata de informações mais complexas, como no contexto empresarial, no geral enfrentamos alguns desafios.
Aqui entra o Machine Learning, capaz de analisar dados amplos e complexos de forma rápida com o objetivo de entregar resultados precisos.
Neste artigo, explicamos tudo o que você precisa saber para implementar o Machine Learning na sua estratégia de vendas.
O que é Machine Learning?
Na tradução livre, Machine Learning significa aprendizado de máquina. Como o nome adianta, é um programa que consegue aprender por conta própria e aprimorar seu desempenho com base no processamento de dados.
Essa tecnologia, subconjunto da Inteligência Artificial, é responsável por tornar um sistema capaz de identificar padrões, oferecer respostas e tomar decisões.
Mas de onde surgiu o ânimo para desenvolver máquinas que aprendem? Pode até parecer um assunto novo, mas os primeiros algoritmos de Machine Learning foram criados entre 1950 a 1960.
Nessa época, o engenheiro Arthur Samuel desenvolveu o primeiro programa capaz de aprender a jogar damas, com a evolução do desempenho a cada partida.
Na década de 1980, o poder de processamento das máquinas avança, agora permitindo o acesso a grandes quantidades de dados. E até 2000, algoritmos mais sofisticados foram criados com base no funcionamento do cérebro humano.
Hoje em dia, o Machine Learning segue em crescimento, com uma diversidade cada vez maior de aplicações práticas em diferentes setores.
Vantagens do Machine Learning
A aplicação do Machine Learning nos negócios traz muitas vantagens, e não sou eu que estou dizendo: uma pesquisa do MIT(Massachusetts Institute of Technology) mostrou que 45% das empresas que utilizam a tecnologia conseguem maior eficiência na análise de dados.
As principais vantagens do uso de aprendizado de máquina nas empresas são:
- Organização e interpretação de dados;
- Tomada de decisão precisa e ágil;
- Otimização de processos;
- Redução de custos;
- Detecção de fraudes;
- Aprimoramento da experiência do cliente.
Em suma, a implementação do Machine Learning dentro da empresa é uma maneira de impulsionar a inovação em seus setores, o que representa uma vantagem competitiva.
Como aplicar Machine Learning na sua empresa
Para tirar o melhor proveito desse recurso tecnológico, a chave é identificar atividades da empresa que podem se beneficiar da análise de dados e tomada de decisão.
Listamos alguns exemplos de aplicações práticas do Machine Learning nos negócios:
Otimização de processos internos
Sabe uma grande vantagem de ensinar uma máquina a realizar determinada tarefa? A partir disso, não há mais necessidade de praticar essa ação por conta própria.
No processo comercial, existem tarefas constantes e repetitivas que exigem tempo do profissional de vendas.
Quando o Machine Learning passa a automatizar essas tarefas, o profissional fica com energia disponível para cuidar de processos mais complexos, como a negociação em si.
Em suma, a redução da carga de trabalho manual da equipe otimiza os processos internos e melhora a eficiência operacional.
Análise detalhada de dados
Como foi dito, o Machine Learning é um especialista em análise de dados, com a capacidade de extrair insights valiosos em diferentes contextos.
Primeiro, a máquina serve para a segmentação de grandes conjuntos de dados em grupos ou categorias, assim uma empresa pode segmentar seus clientes com base em padrões de compra, interesses ou comportamentos.
O Machine Learning também consegue analisar o comportamento do cliente em diferentes canais de comunicação, sendo útil para a equipe de marketing, na formulação de ações, e para o time de vendas, na abordagem ideal.
Ainda, o processamento de linguagem natural, presente na tecnologia, é capaz de analisar grandes volumes de textos. Assim, a partir de feedbacks, avaliações e pesquisas de satisfação, a máquina fornece informações valiosas e identifica pontos de melhoria.
Previsão da demanda
Outra possibilidade de uso do Machine Learning é a previsão de tendências futuras com base em dados históricos.
Desse modo, é possível fazer uma previsão consistente sobre a demanda de produtos ou serviços em diferentes contextos, o que facilita no planejamento estratégico e na gestão de estoque.
Suporte ao cliente
De fato, a maioria dos consumidores preferem ser atendidos por uma pessoa, por isso deve-se ter cuidado na escolha de tecnologias de suporte ao cliente.
Nesse quesito, o aprendizado de máquina identifica padrões de comportamento nas mensagens e aperfeiçoa sua escrita de acordo com a preferência do consumidor.
Assim, o machine learning, encontrado em chatbots ou assistentes virtuais, promove um atendimento ágil, eficiente e personalizado.
Personalização da experiência do usuário
As empresas também podem aplicar os algoritmos de Machine Learning para oferecer recomendações personalizadas aos clientes.
Sobre isso, já sabemos que o consumidor atual é seletivo e não busca somente um serviço ou produto de qualidade, e sim uma experiência positiva e personalizada.
Portanto, com o auxílio da tecnologia, é possível entregar uma melhor experiência ao cliente, aumentando as chances de engajamento e fidelização.
Cases de sucesso
Na teoria, o Machine Learning pode até parecer distante da nossa realidade. Mas na prática, já fazemos seu uso em diferentes ocasiões.
Isso ocorre porque várias empresas investiram no aprendizado da máquina e obtiveram resultados expressivos.
O primeiro caso que chama atenção é a Netflix, que utiliza a tecnologia para personalizar a experiência do usuário.
Quem usa a plataforma já sabe: a marca faz diversas recomendações, de filmes e séries, com base no histórico de consumo do usuário.
A Apple é outra empresa gigante que usa Machine Learning nos produtos. Como exemplo, podemos citar a assistente virtual Siri, a identificação de pessoas em uma foto e a antecipação de palavras enquanto o usuário digita.
Por último, a American Express é uma marca de serviços financeiros que processa em torno de um trilhão de dólares em transações.
Através do aprendizado de máquina, a empresa economiza milhões em perdas por fraudes, já que a tecnologia detecta o golpe quase em tempo real.
O futuro do Machine Learning
As projeções futuras para o aprendizado de máquina indicam um desenvolvimento contínuo, como é de se esperar.
A princípio, há uma preocupação crescente com a transparência dos processos da ferramenta, principalmente com relação a questões éticas de privacidade de dados.
Ainda, espera-se avanços em áreas de atuação específicas, como medicina, energia renovável, transporte autônomo, finanças e segurança cibernética.
E para finalizar, daqui em diante, o Machine Learning deve se concentrar na colaboração entre humanos e máquinas, com foco em complementar habilidades e tornar a interação mais natural.
Conclusão
Ao mesmo tempo em que reduz custos operacionais, o Machine Learning otimiza processos e melhora a experiência do consumidor.
Diante disso, fica fácil entender por que essa ferramenta representa um potencial transformador para os negócios.
Para tornar a tecnologia sua aliada no processo comercial, assine a Universidade Processo de Vendas, uma plataforma de apoio 24/7 para alavancar os resultados da equipe de vendas.
Até a próxima!
