Como desenvolver uma estratégia de machine learning eficaz para sua empresa
O machine learning é uma ferramenta poderosa para a análise preditiva, fornecendo informações valiosas para a tomada de decisões nas empresas. No entanto, os resultados nem sempre são tão práticos ou aplicáveis quanto as empresas esperam.
Em muitos casos, as causas estão relacionadas à dificuldade de desenhar, executar e medir as ações necessárias para obter melhorias baseadas nos resultados dos modelos de aprendizagem de máquina.
O que é machine learning?
Machine learning é um campo da inteligência artificial que se concentra no treinamento de máquinas para operar dados e se desenvolver constantemente, ocupando com mais eficiência o lugar de um humano.
Esse conceito é diferente da IA, que abrange diversos mecanismos capazes de executar tarefas baseadas no comportamento humano.
O machine learning está presente em diversas situações do nosso dia a dia, como em serviços antifraude em compras on-line e em recomendações de filmes e músicas na Netflix ou Spotify.
O uso da inteligência artificial e do machine learning pode trazer benefícios para empresas de bombonas plásticas e outros segmentos de acordo com 85% dos executivos, segundo levantamento do Boston Consulting Group.
O machine learning é uma das principais aplicações da inteligência artificial, permitindo que as máquinas aprendam e evoluam a partir de dados, sem a necessidade de programação explícita.
Isso significa que, ao invés de serem programadas para executar tarefas específicas, as máquinas são treinadas para aprender com exemplos e dados, tornando-se cada vez mais precisas e eficientes.
Com o uso do machine learning é possível automatizar tarefas complexas e processar grandes volumes de dados de forma mais rápida e precisa do que seria possível com a intervenção humana. Por exemplo, é possível utilizar algoritmos de machine learning para:
- Detecção de fraudes em pagamentos on-line;
- Análise de sentimentos em redes sociais;
- Recomendação de produtos em e-commerce;
- Análise de comportamento de compra.
Além disso, o machine learning pode ser aplicado em diversas áreas, desde a saúde até a indústria de calibração de instrumentos, passando pelo setor financeiro, de varejo, transporte, entre outros.
Por isso, é uma tecnologia que pode trazer benefícios para empresas de diferentes portes e segmentos, contribuindo para a melhoria de processos, redução de custos, aumento da eficiência e, consequentemente, para a vantagem competitiva.
No entanto, é importante destacar que o uso do machine learning requer uma boa compreensão dos dados, uma seleção apropriada dos algoritmos e métricas, além de uma infraestrutura adequada para treinar e executar os modelos.
Além disso, é necessário ter uma cultura de experimentação e interação constante, buscando sempre melhorias e refinamentos nos modelos de aprendizagem de máquina.
O machine learning no marketing
O machine learning vem se destacando como uma ferramenta importante no marketing, contribuindo para otimizar os resultados das ações realizadas para atrair e conquistar potenciais clientes de uma empresa de autotransformador.
Segundo o Google, 66% dos líderes de marketing acreditam que a automação e o machine learning permitem que as equipes se concentrem em atividades mais estratégicas, ganhando tempo em seu dia a dia.
Embora um ser humano seja capaz de analisar e gerenciar grandes quantidades de dados, o tempo necessário para isso seria muito maior do que o de uma máquina.
Com o uso do machine learning, é possível desenvolver anúncios mais eficazes, encontrar a audiência correta e priorizar o público mais valioso para as estratégias.
Por exemplo, o machine learning pode ser utilizado para testar campanhas com anúncios variados de sua empresa de proteção de máquinas e equipamentos nr12, resultando em um aumento médio de 15% nos cliques.
Além disso, a tecnologia permite uma mensuração mais eficiente dos dados, pois é capaz de perceber todo o caminho do usuário e não dá crédito apenas ao último anúncio em que ele clicou.
Com a rotulagem e padronização dos dados, o machine learning pode analisá-los de forma rápida para diversas operações, desde a segmentação dos anúncios até a análise dos resultados.
Isso resulta em mais assertividade nas estratégias e mais tempo para pensar em outras ações relevantes para o negócio.
Aplicações do machine learning no marketing digital
O marketing tem se tornado cada vez mais preciso e dependente de dados para provar seus resultados, o que naturalmente leva à adoção do machine learning nessa área.
Qualificação de leads
O uso do machine learning tem permitido uma mensuração mais precisa e rápida das contribuições do time de marketing no aumento da receita das empresas, como um negócio de hidrojateamento preço.
Além de identificar o que está gerando mais Marketing Qualified Leads (MQLs) e Sales Qualified Leads (SQL), o machine learning traz muitos outros benefícios para o marketing.
Uma dessas vantagens é a capacidade de qualificar de forma precisa as listas de clientes e prospects, utilizando dados relevantes disponíveis online para construir um ideal customer profile (ICP).
Os dados são atualizados a cada nova venda, possibilitando previsões de novas possíveis vendas e ajudando os vendedores a economizarem tempo. Assim eles podem priorizar os leads mais qualificados e canalizar os esforços de vendas para os locais e estratégias corretas.
Anúncios ainda mais certeiros
O machine learning tem o potencial de criar anúncios cada vez mais personalizados e específicos para cada indivíduo. Mas como isso é possível?
A ideia é que, a partir das informações fornecidas para criar os anúncios para sua empresa de balança de pesar gado, como títulos e descrições, o machine learning seja capaz de interpretar quais combinações fazem mais sentido para cada perfil de cliente.
O processo tem como base as informações que ele disponibiliza na web, incluindo seus dados e comportamento na internet, como sites visitados e cliques realizados.
O Google, por exemplo, já anunciou que está desenvolvendo mecanismos para melhorar os anúncios criados por meio de sua plataforma por meio do machine learning.
Com essa tecnologia, é possível criar anúncios mais efetivos e relevantes, aumentando as chances de conversão e, consequentemente, o retorno sobre o investimento.
Chatbot
Os chatbots são adorados por muitos, e não é à toa! Esses simpáticos assistentes virtuais também se utilizam do machine learning para auxiliar visitantes em determinados sites.
Os chamados bots de serviço ao cliente utilizam o processamento de linguagem natural e os dados de atendimento ao cliente para responder perguntas comuns e melhorar a qualidade dessas respostas ao longo do tempo.
Com o aprendizado de máquina, esses chatbots podem se tornar cada vez mais eficazes, aprendendo com as interações dos usuários e aprimorando suas respostas de forma autônoma.
Essa tecnologia tem sido amplamente adotada por empresas de grafite em pó que desejam melhorar a experiência do usuário e reduzir o tempo de espera para o atendimento ao cliente.
Além disso, essa solução também pode ajudar a reduzir os custos com atendimento ao cliente, já que os chatbots podem lidar com um grande volume de perguntas e solicitações de maneira eficiente.
Sistema de recomendação
A Amazon, Netflix e Spotify são exemplos de como o machine learning pode ser utilizado em mecanismos de recomendação online.
Essas plataformas coletam dados de milhões de usuários e compradores para prever itens que possivelmente serão de interesse do usuário, com base em suas compras e hábitos de visualização, além das correlações mais comuns entre os usuários.
Conteúdos que engajam
O machine learning, por meio do Big Data, pode ajudar a construir uma estratégia de conteúdo personalizada, o que aumenta as chances de criar conteúdo mais eficiente e que gere mais valor para o público-alvo.
Para isso, ferramentas de ML podem analisar as estratégias dos concorrentes e o comportamento dos usuários, determinando a melhor abordagem para engajar possíveis clientes e encontrar conteúdo com potencial de viralidade e qualidade.
O resultado é um conteúdo que atinge em cheio o público-alvo de sua empresa de caixa de hidrante, gerando mais engajamento e melhores resultados para as estratégias de marketing de conteúdo.
Evitar o churn
O machine learning também pode ter um impacto positivo na redução do churn. Em vez de depender de abordagens caras e demoradas, ele utiliza modelos de risco para determinar como ações para evitar o churn geram resultados.
Isso permite que os profissionais de marketing considerem quando e como intervir para reduzir a probabilidade de churn e calcularem o lifetime value (CLV) dos clientes.
Considerações finais
Em resumo, implementar uma estratégia de machine learning bem-sucedida requer atenção a uma série de fatores, desde a seleção dos algoritmos apropriados até a escolha da infraestrutura adequada.
Além disso, é fundamental estabelecer métricas claras de sucesso e garantir a coleta e preparação adequadas dos dados de treinamento.
No entanto, para que a empresa possa obter resultados significativos em sua estratégia de, é importante criar uma cultura de aprendizado de máquina que valorize a experimentação e a interação constante.
Isso inclui a promoção de um ambiente de trabalho colaborativo, no qual os funcionários possam compartilhar ideias e conhecimentos, além de incentivar a exploração de novas tecnologias e soluções.
Ao adotar uma abordagem centrada no aprendizado de máquina e na cultura de inovação, as empresas podem melhorar significativamente sua eficiência, identificar novas oportunidades de negócios e gerar uma vantagem competitiva sustentável.
Em última análise, a implementação bem-sucedida de uma estratégia de machine learning pode ser uma das principais formas de impulsionar o crescimento e o sucesso a longo prazo de uma empresa.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
