Você certamente já passou por situações como: ao pesquisar passagens aéreas para, digamos, Fortaleza, passa a ser impactado por uma série de anúncios de hotéis e pousadas, aluguel de carro e pacotes turísticos para a capital cearense. Ou, ao comprar um livro online, encontra uma sessão que diz “Pessoas também compraram…” e vê ali outros três títulos de seu interesse. Essa é uma das possibilidades do machine learning ou aprendizado de máquinas. Além de tornar nossas rotinas mais práticas, pode contribuir muito para tornar seu negócio mais lucrativo e ágil.Embora o machine learning ofereça um mundo de possibilidades, muitos empreendedores não usam utilizam por não compreender, exatamente, como ele funciona e suas aplicações possíveis. Conheça, neste post, qual é a lógica por trás do machine learning e saiba como usar cada técnica de forma prática nos negócios.
O que é machine learning
De forma simples, machine learning é a capacidade que as máquinas têm de “aprender” a partir de uma série de regras permitindo a tomada de decisões baseadas em dados. Isso significa que as máquinas também podem assimilar mais e cada vez melhor. Quanto mais dados, maior a probabilidade de as tarefas serem executadas com mais precisão ou de uma forma muito parecida à que um ser humano faria.O conceito é simples, mas o machine learning está por trás de grandes inovações da atualidade, dos carros que dirigem sozinhos ao reconhecimento facial. Visando entender como usar essa tecnologia a favor dos negócios, vamos dar uma olhada, antes, no que há por trás do aprendizado das máquinas.
Como as máquinas aprendem?
Assim como ocorre com uma criança, as máquinas “aprendem” por reforço e repetição. Ou seja, ao serem expostas a uma informação diversas vezes, elas são programadas para “entender” o padrão que há por trás daquela série de dados e se tornam capazes de fazer previsões ou tomar decisões.Tudo começou em 1952, quando o engenheiro Arthur Samuel criou um programa de computador capaz de jogar damas com um ser humano, compreender o padrão de jogo e o raciocínio que levava aos erros e acertos e passar, então, a prever as melhores jogadas. Anos mais tarde, o próprio Samuel batizou tal estratégia de “machine learning”.Desde então, uma série de invenções é baseada na capacidade das máquinas de aprender, processo que se dá por meio de três formas de aprendizagem. Vejamos:Aprendizagem supervisionada: ocorre quando a máquina recebe um input de dados prévios, com base nos quais ela vai aprender. Ou seja, depende de uma classificação feita anteriormente por um ser humano. É muito usada, por exemplo, em softwares de gestão de redes sociais, que classificam a interação dos usuários: um gestor de redes sociais indica para a máquina o que são mensagens positivas, negativas e neutras, até que ela seja capaz de fazer essa distinção sozinha.Aprendizagem não supervisionada: é a capacidade da própria máquina de estabelecer padrões ou a relação entre os dados. É o caso citado acima das recomendações de compra. Ao perceber que alguns usuários fizeram compras semelhantes, ela automaticamente fará a mesma recomendação aos próximos clientes.Aprendizagem por reforço: por fim, as máquinas também conseguem aprender por meio de recompensa ou punição, criando formas de otimizar tarefas ou priorizar ações. No caso de um carro autônomo, por exemplo, é possível programar o computador para priorizar a obediência aos limites de velocidade em vez de tentar chegar mais cedo ao destino, sem se preocupar com as normas de trânsito.
Como levar o machine learning para o seu negócio
Agora que já entendemos como funciona o aprendizado de máquinas, vamos descobrir como transformar o machine learning em ferramenta de negócio. Conheça, a seguir, as principais aplicações da tecnologia para pequenos empreendedores.
Atendimento ao cliente
Talvez uma das funções mais usuais do machine learning por pequenos empreendedores seja o atendimento por bots (robôs). Isso porque, com a variedade de ofertas de assistentes virtuais e os avanços da tecnologia, a ferramenta está dia após dia acessível e eficiente. Uma das principais críticas dos consumidores, no início do uso dos bots, é que a linguagem usada era fria, e muitas vezes o atendimento era impreciso. Atualmente, as máquinas já conseguem distinguir sinônimos, palavras coloquiais e têm a sua fala cada vez mais parecida com a dos seres humanos. O segredo para um bom atendimento por bot é dar uma boa base de dados para que máquina possa entender os padrões de fala. E, claro, dar tempo ao tempo. Quanto mais ela “conversar”, mais capaz ela será de aprender.Adotar o atendimento por bot pode permitir uma economia significativa com fornecedores de telemarketing e fazer melhor gestão das equipes, que podem tornar-se responsáveis por atendimentos de nicho, vendas e solução de problemas mais complexos.
Controle de fluxo de pessoas
Por meio do reconhecimento facial, é viável permitir a entrada de pessoas autorizadas ao estabelecimento ou mapear o tempo de permanência de cada cliente nos pontos comerciais. Imagine poder ter acesso a informações como: qual o tempo médio de permanência de homens/mulheres na loja, em qual corredor as pessoas costumam abandonar mais seus carrinhos, em qual seção os clientes se detêm por mais tempo. Além de ser um excelente mecanismo de segurança, essa funcionalidade do machine learning permite que empreendedores tracem um perfil mais detalhado de seus clientes e prospects, podendo investir em ações de marketing mais eficazes e até mudanças estruturais nos pontos comerciais.
Manutenção preventiva
Com a ajuda do IoT, há a possibilidade de alcançar significativa economia em manutenção não programada de equipamentos. A tecnologia ajuda a prever a atualização necessária, mapear padrões de quebra e defeitos e a evitar que os funcionários sejam expostos a situações de risco.
Gestão de estoque
A capacidade de fazer previsões com assertividade faz das máquinas grandes aliadas dos varejistas, evitando perdas e desvios de mercadoria, além de investimentos desnecessários. Ao analisar o histórico de entradas e saídas de produtos, por meio de funcionalidades do machine learning, podem-se compreender as tendências de consumo e sazonalidades.
Venda direcionada
Vamos combinar: não há nada pior na experiência de compra do que vendedores insistentes ou que tentam nos convencer de uma compra aleatória. Mas, quando o produto é recomendado tendo em vista o seu perfil e hábitos de consumo, as chances de assertividade são muito maiores. Por isso, entender o padrão de compra dos clientes e sugerir produtos relacionados, promoções e vendas casadas pode ser uma forma muito interessante de alavancar suas vendas.Viu só como o machine learning pode ser facilmente implantado nos pequenos negócios?
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