Márcio é gerente de negócios e tem uma principal preocupação no momento: atrair mais consumidores para aumentar as vendas e o faturamento da empresa. Ele ainda não sabe qual é a melhor saída, mas pensa em adotar alguma ação estratégica, como o machine learning. Sua escolha está sendo embasada por uma questão crucial: compreender o comportamento dos clientes.

Apesar de ter ouvido que essa ferramenta ajudará a antecipar tendências e entender o que seus clientes desejam no momento, Márcio acha difícil compreender essa relação. Como você chegou a este post, é provável que também busque essa resposta. É por isso que criamos este artigo.

Aqui, vamos explicar melhor essa relação e outros aspectos que fazem a diferença para o ambiente corporativo. Confira!

Aplicação do machine learning no business

O aprendizado de máquina é uma tecnologia que prevê o uso de algoritmos e modelos estatísticos para que sistemas de computadores aprendam e ajam como seres humanos em determinada atividade. Eles também precisam aprimorar seu aprendizado com o passar do tempo de maneira autônoma, a partir da alimentação de dados e informações.

Devido a suas características, essa técnica é muito utilizada no mundo corporativo com diferentes finalidades. Uma das principais é para obter insights mais interessantes sobre o customer experience (CX), interesse e comportamento dos consumidores. Ao fazer essa integração, é possível chegar a um modelo de negócios que coloque a experiência do cliente como prioridade e sem qualquer tipo de complicação.

É importante mencionar que, até poucos anos atrás, o machine learning seria impensável. Além de ter surgido nos últimos anos, também se desenvolveu de maneira muito rápida. Atualmente, a tecnologia utiliza algoritmos poderosos para lidar com problemas tecnológicos complexos com rapidez e eficiência. Como consequência, a automação progrediu de maneira significativa — e impactou a visão sobre o comportamento dos clientes.

Machine learning e comportamento dos clientes: a relação

A grande quantidade de informações gerada todos os dias têm seu processamento facilitado com a ajuda do aprendizado de máquina. Um exemplo são os clickstreams — sequência de cliques que registra a trajetória que um usuário percorre em uma página web ou aplicativo.

A coleta e a previsão adequada dos dados permite obter informações valiosas, que aperfeiçoam o CX ao mesmo tempo que geram receita para o negócio. Um viés dessa relação é a possibilidade de responder a milhares de interações de clientes por meio do aprendizado de máquina. A rapidez das respostas fornece uma imagem positiva aos clientes e aumenta o engajamento dos consumidores.

Outra possibilidade é o fornecimento de recomendações personalizadas baseadas nas atividades do usuário. Porém, como esse processo acontece? A resposta passa pela lógica. Apesar de os seres humanos agirem de maneira pouco definida, existem padrões de repetição, que podem ser aprendidos para identificar os próximos consumidores em potencial.

Isso acontece pela análise preditiva proporcionada pela tecnologia. Assim, existem três principais impactos do aprendizado de máquina no comportamento dos consumidores:

  • as decisões são tomadas em tempo real;
  • as melhores combinações de produtos são oferecidas;
  • os clientes recebem o que desejam antes mesmo de fazerem o pedido.

Benefícios dessa relação para a empresa

O principal beneficiado por essa relação é o marketing, que tem mais subsídios para criar campanhas acertadas. O aprendizado de máquina é capaz de contribuir com vários aspectos, como você verá a seguir.

Segmentação dos consumidores

Os clientes são diferentes e precisam ser divididos de acordo com seus interesses e afinidades. Pelo machine learning, é possível analisar milhões de variáveis que indicarão gostos e preferências com base em atividades nas mídias sociais. A partir disso, é gerado um relatório com grupos de pessoas com características semelhantes.

Precificação acertada

Os preços podem alavancar ou reduzir o interesse por algum produto. Os modelos regressivos aliados ao aprendizado de máquina permitem prever valores com base em recursos preexistentes. Com isso, é possível otimizar vários aspectos da jornada de compra do consumidor e até fazer previsão de vendas para melhorar os gastos do setor de marketing.

Classificação de texto para personalização e insights de usuários

O processamento de linguagem natural é um sistema de machine learning que avalia conteúdos baseados em texto ou voz e os classifica em diferentes variáveis, como sentimento, tom ou tópico para gerar insights.

Extração e sumarização de conteúdos para identificar tendências

O aprendizado de máquina é utilizado para coletar conteúdos relevantes de artigos de notícias e outras fontes de dados para determinar como os usuários interagem com sua marca, produtos ou serviços. Isso aumenta a visibilidade dos valores e motivações do público-alvo, assim como anuncia de que maneira seus atributos impactam as decisões de compra.

Aumento do lifetime value por meio dessa relação

O customer lifetime value consiste no valor descontado de lucros futuros gerados por determinado consumidor. Nessa análise estão incluídas projeções de custos e receitas. Um cliente é capaz de gerar receita por diferentes meios, como compra direta, recomendações feitas pela pessoa, marketing indireto e boca a boca.

Nesse contexto, o aprendizado de máquina é uma tecnologia relevante para descobrir o lifetime value e até aumentá-lo. Como é possível personalizá-lo a fim de se enquadrar em situações específicas, os resultados alcançados são mais precisos e de melhor qualidade.

Perceba que a ideia é usar as análises preditivas para alcançar um resultado preciso sobre o ciclo de vida dos consumidores. Ao utilizar a tecnologia, você consegue cruzar dados de diversas fontes, identificar pontos de contato que aumentam a aquisição de clientes e verificar padrões valiosos, que ajudarão a chegar ao sucesso.

Com as informações, também é possível criar ações direcionadas para reativar clientes antigos, incentivar a compra recorrente e atrair novas pessoas interessadas em seus produtos ou serviços.

Implantação da solução em seu negócio

O ideal é contar com uma consultoria de negócio especializada, que tenha cientistas e engenheiros de dados e softwares, além de consultores capacitados a extrair e analisar informações relevantes por meio do machine learning.

A partir do foco no comportamento de clientes, os sistemas personalizados contribuem para garantir a aderência das análises às operações, a fim de que sejam atingidos impactos significativos. Desse modo, fica mais fácil saber quais produtos ofertar e adotar estratégias que trarão resultados concretos.

Assim, o machine learning é uma ferramenta crucial para compreender o comportamento dos clientes. Por meio dessa abordagem, torna-se mais fácil fazer análises preditivas, segmentar clientes e conhecer seu perfil para tomar decisões acertadas.

Agora que você entende como o machine learning contribui para sua empresa, que tal encontrar uma consultoria especializada que ajudará a aumentar sua receita e atrair os clientes certos? Entre em contato conosco e veja como nossa tecnologia alavanca os resultados da sua empresa!

Beluga
Autor

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