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Você já imaginou o que os computadores poderiam fazer se fossem capazes de aprender a executar tarefas sozinhos, sem ser programados por pessoas? O Machine Learning — em português, Aprendizado de Máquina — permite que computadores analisem dados e encontrem soluções para problemas diversos sem serem programados para isso.

Mas você está familiarizado com o conceito de Machine Learning, sabe para que serve, como já é usado em nosso dia a dia e de que modo pode beneficiar a sua empresa? Confira o post e conheça as respostas para estas e outras perguntas!

Em breve, faremos também outros posts para apresentar estes novos termos que o mercado vem utilizando, como Design Thinking, Hackaton, NLP (Natural Language Processing), entre outros. Caso você tenha alguma sugestão de post, compartilhe nos comentários!

Saiba o que é Machine Learning

Machine Learning é um método de análise de dados ou conjunto de procedimentos que permite que os computadores possam agir sozinhos e tomar decisões baseados em dados, em vez de serem programados para realizar tarefas específicas.

Machine Learning é o conceito de ensinar máquinas a executar tarefas, com ou sem supervisão, prevendo um resultado de acordo com os parâmetros informados.

A partir desta automatização, o aprendizado de máquina permite que os computadores sejam capazes de aprender com dados e cálculos anteriores e possam, assim, produzir decisões e resultados confiáveis e reproduzíveis de modo autônomo. E, com o passar do tempo, as máquinas são capazes de tomar decisões cada vez melhores e mais rápidas.

Com o volume crescente de dados disponíveis na internet, o processamento computacional se tornou mais barato e eficiente, assim como o armazenamento de dados ficou mais acessível. Com isso, é possível produzir, de forma rápida e automática, modelos que permitam analisar dados maiores e mais complexos, e fornecer resultados mais rápidos e precisos.

Conheça os 2 modelos de ML

Hoje são aplicados basicamente 2 tipos de machine learning e vamos falar brevemente sobre eles para lhe ajudar a entender um pouco mais sobre o tema.

Aprendizado supervisionado

O modelo mais popular (responde por cerca de 70% do total) é chamado de aprendizado supervisionado. De forma bem simplificada, neste caso o sistema é “treinado” sobre um conjunto de dados pré-definido e, partir deles, toma decisões precisas quando recebe novos dados.

Ele é comumente usado em casos nos quais é possível prever acontecimentos com base no histórico, como possíveis fraudes em transações de cartão de crédito.

Aprendizado não supervisionado

O aprendizado não supervisionado — responsável por 10% a 20% do total — é indicado para dados sem rótulos históricos. O sistema não é capaz de identificar a “resposta certa”, portanto, o algoritmo precisa descobrir o que está sendo mostrado.

É um formato que funciona bem em dados transacionais, sendo capaz de identificar segmentos de clientes com características semelhantes, as quais podem ser trabalhadas uniformemente em campanhas de marketing, por exemplo.

Descubra aplicações atuais para o Machine Learning

Atualmente, muitas de nossas atividades diárias podem ser realizadas a partir do Machine Learning. Essa tecnologia pode ser útil nas mais diversas áreas, como detecção de fraudes, pesquisas na internet, previsão de falhas em equipamento, detecção de invasão na rede, reconhecimento de padrões e imagem, entre outros.

Na verdade, o ML já está mais presente em nossas vidas que pensamos. Por exemplo, o famoso aplicativo Waze, coleta informações sobre o trânsito e alia a rotina e padrões de itinerários para oferecer rotas alternativas que levem ao destino no menor tempo.

Várias serviços online, como o Netflix, e empresas de e-commerce, como a Amazon, também o usam o Aprendizado de Máquinas, para recomendar produtos com base no consumo e últimas compras dos usuários.

Temos ainda outras aplicações como carros autônomos, detecções de fraudes, tratamentos de saúde, mercado de ações, entre outros casos.

Veja como uma empresa pode usar o ML a seu favor

Atualmente, o Machine Learning pode ajudar as marcas a ampliar as operações de engajamento e fornecer experiências cada vez mais relevantes, especialmente nos canais digitais, onde o acesso a dados para análises é bastante rico.

É possível fazer previsões que ajudam você a antecipar quando um consumidor que visita seu website necessita da ajuda de um funcionário e a identificar leads valiosos antes que eles tomem a iniciativa de contatar alguém de sua empresa. Além disso, as previsões permitem que você aumente o volume de visitas de seu funil de vendas a partir de análises do comportamento online de seus clientes.

Saiba como aplicar ML no atendimento ao consumidor

Todo mundo já passou pela experiência de entrar em contato com um call center e ter de enfrentar etapas intermináveis no atendimento antes de ter seu problema resolvido.

Com o Machine Learning, é possível uma melhor previsão do motivo pelo qual o cliente contata sua empresa antes mesmo de ele lhe dizer. Desse modo, é possível entender os problemas com antecedência e assim evitar que o mesmo erro se repita com outros clientes.

É sempre fundamental o uso de softwares para gestão do relacionamento com os clientes, como CRMs, pois eles possibilitam às empresas manter um banco de dados detalhado de cada cliente e a formar um histórico de interações que ajuda a melhorar e personalizar atendimentos futuros.

Outra aplicação de aprendizado de máquinas no atendimento ao consumidor é representado nos sistemas de chat automatizados, conhecidos como chatbots, que podem compreender as mensagens dos usuários e esclarecer dúvidas e até prestar serviços, através de consultas às bases de dados.

Como vimos, o Machine Learning confere às empresas uma capacidade sem precedentes de análises de dados, previsão de comportamentos de consumidores e criação de estratégias proativas, que podem ser usadas amplamente a seu favor.

E, ao contrário do que você pode pensar, não é necessário ser um especialista para usar o Machine Learning. Graças a provedores da computação em nuvem, como a Amazon e o Google, a tecnologia pode ser implementada até pelas médias e pequenas empresas, sem a necessidade de se fazer investimentos inacessíveis.

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