27/04/2021 07:00:00

O que é machine learning e como ele melhora a relação com clientes

O aprendizado de máquina já está no seu dia a dia! Saiba o que é machine learning e como ele pode melhorar (e muito) o relacionamento com os consumidores.

Quem já teve que esperar na linha para falar com um atendente no SAC de qualquer empresa sabe que existe um jeito mais rápido de resolver seus problemas. E se, quando finalmente é atendido, a pessoa do outro lado for antipática, então, a experiência se torna pior ainda.

A qualidade do atendimento, em qualquer etapa do funil de vendas, é crucial para atrair novos clientes – e manter os já conquistados.

O Consumer Index Report 2020 da Aspect mostra que 40% dos consumidores deixaram de adquirir produtos e serviços de pelo menos uma empresa no ano passado devido à baixa qualidade do atendimento.

Como garantir uma boa experiência ao consumidor em todas as etapas da jornada de compra?

A solução: machine learning.

Neste artigo, você entenderá o que significa machine learning e os benefícios da implantação no atendimento ao cliente, além de conhecer cases de sucesso do uso da tecnologia.

O que é machine learning

Em português, machine learning significa "aprendizado de máquina". O termo se refere à capacidade dos computadores de aprender de forma autônoma, a partir da interação com o usuário.

A tecnologia de Inteligência Artificial (IA) permite que os computadores tomem decisões e interpretem dados de maneira automática, a partir de algoritmos. Não é necessário programá-los para executarem ações específicas.

Um algoritmo é uma sequência finita de ações e regras que visam a solucionar um problema. Cada um deles aciona um diferente tipo de operação ao entrar em contato com os dados que o computador recebe. O resultado de todas as operações é o que possibilita o aprendizado da máquina.

Dessa forma, as máquinas aperfeiçoam as tarefas executadas, por meio de processamento de dados como imagens e números. Por isso o machine learning depende do Big Data para ser efetivo.

O Big Data é a junção e análise estratégica de um grande volume de dados. Neste artigo, você pode se aprofundar sobre o conceito e entender como o Big Data funciona.

O computador pode aprender de diferentes maneiras, dependendo dos dados que recebe. Conheça os diferentes tipos de machine learning:

  • Aprendizado supervisionado: o computador recebe um conjunto prévio de informações que já oferecem a solução para o problema, chamado de dados rotulados. Dessa forma, a máquina só precisa mostrar a resposta certa ao usuário a partir das variáveis.
  • Aprendizado não-supervisionado: o computador não recebe a solução para o problema no conjunto de dados, que não são rotulados. O resultado do cruzamento das informações é imprevisível.
  • Aprendizado semi-supervisionado: o computador recebe os dois tipos de dados, rotulados e não-rotulados, que o ajudam a definir um rumo para a solução do problema.
  • Aprendizado por reforço: o computador não recebe nenhum conjunto prévio de dados. É como se ele fosse uma folha em branco, que será preenchida só no momento em que ele for ativado.

Como surgiu o machine learning?

O nome “machine learning” foi usado pela primeira vez pelo cientista da computação Arthur Lee Samuel, na década de 1950. Ele desenvolveu o software Game of Checkers, considerado a primeira demonstração da capacidade da IA.

O trabalho de Samuel ganhou uma grande contribuição do matemático Alan Turing, que testou o potencial de aprendizado das máquinas a partir do contato com a linguagem humana.

Outro marco da história do machine learning é o software ELIZA, desenvolvido por Joseph Weizenbaum em 1966, no MIT. O sistema simulava diálogos com um psicólogo.

6 benefícios do machine learning no relacionamento com consumidores

O aprendizado de máquina oferece insights valiosos para garantir a melhor experiência de relacionamento aos consumidores.

Quando eles procuram o contact center, a principal preocupação deles é a eficácia do atendimento, seguida pela acurácia na resolução do problema e, por fim, a segurança, segundo o Consumer Index Report 2020 da Aspect.

A implantação do machine learning no relacionamento com o cliente traz 6 benefícios principais:

  1. Maior comodidade do usuário: o cliente quer encontrar a solução para o problema de forma rápida, de preferência no próprio smartphone. O segundo canal de contato que eles buscam é o chat, de acordo com o mesmo relatório da Aspect, por isso a importância de ter uma estratégia de chatbot bem construída.
  2. Maior previsibilidade: o machine learning aliado ao big data permite a realização de testes preditivos e, assim, evitar situações de desgaste com o cliente. A análise de dados para prever uma sobrecarga na rede de energia e internet ou um aumento na demanda por um determinado produto são alguns exemplos.
  3. Compreensão do comportamento: os dados permitem saber qual a melhor oferta e qual o melhor momento para enviá-la a um cliente específico. Também ajudam a identificar novas demandas e orientam o desenvolvimento de produtos para atendê-las.
  4. Pós-venda mais individualizada: a partir da análise do histórico de compra do cliente, é possível automatizar o relacionamento com conteúdos relevantes e ofertas.
  5. Otimização de cross-selling: o machine learning permite a análise do comportamento do consumidor ao usar determinado produto. Assim é possível prever quais outros serviços podem ser oferecidos a ele.
  6. Autonomia na solução de problemas: o Consumer Index Report 2020 da Aspect apontou que, se possível, o cliente gostaria de resolver seus problemas sozinho, sem depender de um atendente humano. A automação e o machine learning o ajudarão a ter mais autonomia, de forma ágil e bem orientada.

8 exemplos de machine learning no dia a dia

Se você assiste a filmes da Netflix ou é impactado por anúncios no Instagram, saiba que você está em contato com o machine learning.

Mas o uso da inteligência de máquina vai muito além! Confira 8 exemplos:

  1. Detecção de fraudes: bancos e operadoras de cartão saum a tecnologia para identificar transações suspeitas, que não seguem o padrão de comportamento do usuário.
  2. Sistemas de recomendação: com o machine learning, sites como Amazon e Netflix conseguem prever quais itens você pode gostar, de acordo com o seu histórico de uso.
  3. Mecanismos de busca: o aprendizado de máquina permite ao Google encontrar respostas mais específicas às questões feitas pelos usuários.
  4. Processamento de linguagem natural: assistentes pessoais como Siri, Alexa e Cortana melhoraram as habilidades de reconhecer, entender e processar a entrada de voz para atender aos pedidos do usuário.
  5. Chatbots: também utilizam o processamento de linguagem natural para responder as perguntas mais comuns dos consumidores.
  6. Previsão de demanda: e-commerces e indústrias só ganham com o aprendizado de máquina. Os dados permitem prever vendas de forma mais precisa e realizá-las agilmente.
  7. Logística: Google Maps e Waze calculam as melhores rotas graças ao aprendizado de máquina. A tecnologia também já se tornou essencial para empresas de transporte.
  8. Diagnósticos e cuidados com a saúde: o machine learning é usado na análise de exames para identificar doenças, auxiliando o médico a definir o tratamento mais adequado ao paciente. Aliás, o uso das novas tecnologias na área da saúde já recebeu um nome: Saúde 4.0. Neste artigo, você encontra mais detalhes sobre o segmento. 

✉️ Quantas possibilidades o machine learning oferece, não é mesmo? Se você gostou deste artigo e quer receber mais conteúdo como este, inscreva-se na News da Pós.

sobre o autor

Olívia Baldissera

Analista de conteúdo da Pós PUCPR Digital. Jornalista e historiadora apaixonada pelo estudo.

Comentários

Os comentários são de responsabilidade exclusiva de seus autores e não representam a opinião deste site.

Próximo conteúdo

Dia dos Namorados: como o Big Data revolucionou estratégias de vendas

O aprendizado de máquina já está no seu dia a dia! Saiba o que é machine learning e como ele pode melhorar (e muito) o relacionamento com os consumidores.

Tempo de leitura

4 min