Hoje em dia, em um mundo em que a tecnologia dita a competitividade entre as empresas, a consultoria de análise de dados é essencial para que você colha os melhores resultados e vença a concorrência. Sua principal função atualmente é indicar o caminho que o negócio deve seguir por meio do Machine Learning (ML) — o grande diferencial trazido pela Inteligência Artificial.

Por isso, neste post, falaremos das principais tarefas automatizadas pela ML, como automação de cadastros, personalização da experiência do cliente e previsão de vendas. Esperamos que você goste! Acompanhe!

Quais são as aplicações de uma consultoria de análise de dados?

A grande tendência do mercado de análise de dados atual é o Machine Learning, conhecido em português como aprendizado de máquina. Uma consultoria especializada o ajudará a implementar com eficiência essa tecnologia, que traz as seguintes possibilidades:

Automação de cadastros

Integração

Quando você instala um robô de automação, ele automaticamente faz uma varredura dos bancos de dados de todas as plataformas que você utiliza para criar um cadastro atualizado.

É, portanto, uma ferramenta muito prática, que exige poucas interações manuais para colocar tudo em ordem para a utilização no cotidiano do seu negócio.

Além disso, ele permite o aproveitamento de cadastros de ponta a ponta:

  • quando você insere um fornecedor para uma nota fiscal de entrada de mercadoria ou para a inserção de informações no estoque, suas informações são inseridas automaticamente;
  • quando um cliente dá informações para o vendedor criar a nota fiscal, tudo é integrado instantaneamente, como endereço, telefone etc;
  • no caso dos e-commerces, os consumidores têm de inserir uma série de informações, como endereço para o frete, telefone para contato, CPF, identidade, cartões de crédito etc. O Machine Learning aproveita todas essas informações para criar um cadastro.

Atualização

A atualização de cadastros pode ser um processo muito burocrático em vez de uma tarefa prática. A todo o momento, os clientes estão inserindo dados nos seus canais de venda: endereços no e-commerce, telefones no atendimento telefônico, mensagens de e-mail etc.

Geralmente, as informações ficam perdidas e descentralizadas. Assim, quando ele vai fazer uma compra na sua loja, ele tem de fazer o longo processo de atualização de cadastro novamente.

Uma solução de machine learning aproveita cada interação com o cliente para atualizar o cadastro sem nenhum processo manual humano. Afinal, ela é capaz de conversar com os bancos de dados das diversas plataformas comuns no dia a dia corporativo, como e-commerce, ERPs e CRMs.

Por exemplo, imagine o caso de um e-commerce, se o cliente informar um novo endereço durante uma nova compra, o robô poderá perguntar a ele se ele deseja atualizar o endereço no cadastro. Se ele clicar que sim, tudo será feito automaticamente.

Mineração de dados

A mineração de dados é um processo essencial para a Big Data e outras ferramentas de Business Intelligence e Analytics. Ela é responsável por varrer todos os bancos de dados de uma empresa e também a internet. Assim, buscam-se padrões e correlações nos dados disponíveis.

Desse modo, é possível utilizar esses dados para finalidades empresariais, como previsão de vendas, desenho de campanhas de marketing e outras tomadas de decisão.

O aprendizado de máquina é essencial para essa tarefa, pois é capaz de analisar uma quantidade enorme de dados em apenas alguns segundos com poucas tarefas manuais. Em vez de fornecer como output uma série de dados que exigem um cientista de dados, o ML já fornece as informações que podem ser utilizadas diretamente pelos times com pouco conhecimento de TI.

Assim, você varre quantidades gigantes de dados em poucos minutos e já pode utilizá-las para insights corporativos.

Uma consultoria de análise de dados é importante, pois ela observa quais são suas principais áreas de entrada de dados e fornece ferramentas personalizadas para você nunca perder uma informação importante.

Individualização da experiência do consumidor

Talvez, essa seja uma das principais maravilhas do Machine Learning, pois, em um mercado cada vez mais competitivo, é preciso entregar uma experiência individualizada para conseguir converter um prospect em cliente e, depois, fidelizá-lo.

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Nas ferramentas tradicionais sem Inteligência Artificial, esse processo é muito ineficiente. As promoções, os posts e os produtos sugeridos aos clientes geralmente são baseados em informações genéricas de segmentação por dados demográficos, como sexo, idade, renda etc.

No entanto, com o Machine Learning, você pode se basear no comportamento atual do cliente. Por meio de seus interesses nas redes sociais e nos produtos e posts visualizados em seu site, você consegue montar campanhas voltadas para as dores atuais dele.

Por exemplo, se você tem um supermercado online e um cliente abriu muitos posts sobre dicas de alimentação saudável, você pode enviar uma campanha de e-mail marketing recomendando produtos fitness. Isso os deixa mais propensos a comprar do que se você enviar promoções sobre nuggets!

Previsão de vendas e de demanda

É impossível falar de Machine Learning sem se impressionar com as possibilidades que ele traz para solucionar problemas antigos das empresas.

Até algumas décadas, nenhuma empresa poderia fazer previsão de dados com base no seu público específico sem lançar pesquisas caras e, muitas vezes, inexatas. Então, geralmente, elas confiavam em análises de mercado genéricas.

Sem dados específicos, um setor que poderia ser otimista ficava pessimista e vice-versa. No entanto, com a Inteligência Artificial, você pode se basear no comportamento do cliente na internet.

Então, se antes, você tinha cerca de 1000 clicadas em um produto no dia, mas agora tem somente 100, o robô perceberá essa tendência e lançará um alerta. Assim, você pode escolher reduzir os pedidos e o estoque progressivamente ou lançar promoções para incentivar as compras.

Por que contratar uma consultoria de análise de dados em vez de um time interno?

Quando falamos desses benefícios e dessas ferramentas, a primeira coisa que os leitores têm em mente é que precisam contratar uma equipe de TI para sua empresa. No entanto, essa ideia de contratar um time interno, ou seja, funcionários que se integram a seu corpo de funcionários pode ser um erro. Mas, por quê?

Veja bem, montar uma equipe exige que você estabeleça todas as habilidades técnicas necessárias, além de soft skills, como organização e cooperatividade. Nem sempre isso é fácil de encontrar, especialmente em TI, pois as faculdades geralmente ensinam ferramentas voltadas para o mundo acadêmico em vez de focar nas aplicações úteis para o mercado.

Com isso, você tem de investir bastante em treinamentos e capacitação. Isso é um gasto muito grande, ainda mais no setor de alto turnover.

Ou seja, você gasta com um funcionário para ele ir embora para outras empresas que, geralmente, oferecem salários e benefícios altíssimos quando uma pessoa já tem experiência e conhecimentos técnicos voltados para o mundo corporativo.

Uma consultoria de análise de dados, por outro lado, oferece tudo o que você precisa: as ferramentas corretas, o treinamento necessário para os funcionários já contratados, o suporte integral quando houver algum problema com a ferramenta etc.

A grande vantagem é que ela acompanha o processo de implementação de Machine Learning do começo ao fim, aconselhando a respeito das melhores funcionalidades para o mercado atual.

Quais resultados a consultoria empresarial pode gerar?

Você deve escolher sempre uma consultoria especializada nas ferramentas que você deseja implementar, como os sistemas ERPS, Machine Learning etc. Assim, ela terá a experiência de ter implementado soluções em outros negócios e saberá indicar as melhores tendências do mercado.

Além disso, escolha uma consultoria que entenda de gestão empresarial, pois, desse modo, ela buscará conhecer o seu planejamento estratégico e elaborar uma ferramenta personalizada para as suas necessidades em vez de uma solução genérica.

Com uma consultoria de análise de dados, você verá que o processo de transição para a aprendizagem de máquinas será muito mais tranquilo e otimizado. Atualmente, não há como fugir: todos as empresas caminham para um futuro de decisões baseadas em dados. Quanto antes você se adiantar nesse processo, melhores serão os resultados.

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Beluga
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