Tecnologia

6 aplicações de machine learning na experiência do cliente!

Por: Mutant, maio 16, 2019

As aplicações de machine learning se tornaram, nos últimos anos, os principais pilares da tecnologia da informação, em uma resposta imediata ao grande volume de dados que passa pelas empresas diariamente, além de inovações como Big Data, realidade virtual e Internet das Coisas (IoT).

Mas está enganado quem pensa que machine learning é só a promessa de um mundo futurista, em meio a carros voadores e robôs empregados domésticos (bem tipo “Os Jetsons”). O aprendizado de máquina já está entre nós de forma tão natural que, talvez, você não tenha percebido.

O que dizer dos motores de busca usados pra oferecer a resposta que você queria, ainda que sua pergunta tenha sido vaga e imprecisa? Ou que tal os softwares de operadoras de cartões de crédito que, pra evitar fraudes, aprendem com os hábitos de consumo dos clientes?

Podemos citar também os dispositivos com câmeras digitais, programados pra reconhecer rostos e classificar objetos automaticamente. E, ainda, os aplicativos de streaming de música “acertam” seus clássicos favoritos com poucos minutos de uso.

Bem-vindo à era da computação cognitiva! E você precisa dela pra adaptar sua empresa a esse tsunami na experiência do cliente. Continue lendo pra saber mais detalhes sobre as aplicações de machine learning e ver quais as mais importantes na experiência do cliente.

Afinal, o que são aplicações de machine learning?

Machine learning (aprendizado de máquina) é uma área de Inteligência Artificial (IA) que trata do desenvolvimento de técnicas computacionais que ofereçam aos sistemas a capacidade de adquirir conhecimento automaticamente, pra que eles sejam capazes de tomar decisões com base nas experiências acumuladas.

Trata-se de modelos computacionais que podem aprender a partir da experiência; seus algoritmos são direcionados no sentido de descobrir o relacionamento entre as variáveis de um sistema a partir dos dados presentes.

Todo esse cenário futurista é consequência do desenvolvimento de aplicações com capacidade de coleta e processamento de dados sem precedentes na história da computação.

Com o imenso volume de informações trafegando por sistemas computacionais, a mineração de dados e a análise preditiva serviram de ignição para soluções que pudessem comparar paradigmas em bancos de dados e realizar alterações adaptativas em seu próprio algoritmo. Estavam então criadas as condições para o desenvolvimento das aplicações em machine learning.

Esses referenciais de aprendizado contínuo, revolucionários na área de Customer Experience (CX), centralizam-se nos seguintes paradigmas:

  • Conexionista: tem como base as redes neurais, construções matemáticas simplificadas, inspiradas nas conexões nervosas humanas. Trata-se de uma estrutura algorítmica composta por uma infinidade de unidades de processamento interconectadas (neurônios artificiais), de forma que cada unidade represente um comportamento específico de entrada/saída e com imensa capacidade de aprendizado;
  • Estatístico: utiliza modelos estatísticos (aprendizado supervisionado e não supervisionado) pra encontrar aproximação em relação à resposta do problema apresentado. Dentro dessa estrutura estão inúmeros métodos paramétricos, uma abordagem mais consistente em relação aos outros paradigmas apresentados, e que usa técnicas como probabilidade, médias móveis exponenciais etc;
  • Híbrido (memorização): o objetivo é classificar exemplos por meio de referenciais similares, formando um imenso banco de dados de associações por semelhança.

É caro implementar aplicações de machine learning em uma empresa?

Bom, já deu pra perceber que machine learning não é tarô, é pura ciência e tecnologia em estado máximo de integração. E se dissermos que todas essas abordagens acima são usadas simultaneamente em um sistema computacional? Daí fica fácil entender por que um sistema de aprendizado contínuo é tão eficiente, certo? O céu é o limite quando se trata de IA avançada.

Com capacidade de análise/resposta muito mais ampla do que teria o mais inteligente dos homens, imagine o quanto esse recurso poderia revolucionar a experiência do cliente (Customer Experience – CX) em sua empresa? O detalhe é que esse investimento não está fora do alcance nem das PMEs.

Essa tecnologia costuma ser contratada mediante SaaS (Software como Serviço), com cobrança de mensalidade flexível no acesso às soluções customizadas. Por isso, o que antes era privilégio apenas das multinacionais, agora está à disposição até mesmo das pequenas empresas.

O poder disruptivo dessa tecnologia está ao alcance dos nossos olhos. Mas como utilizá-la pra aprimorar a experiência do cliente? É isso que veremos agora.

Quais são as 6 aplicações mais importantes de machine learning na experiência do cliente?

1. Integração de tecnologias pra maior comodidade do usuário

Os veículos autônomos são exemplos perfeitos dessa interligação entre Big Data, realidade aumentada, IoT e computação cognitiva. Não é por acaso que grandes players da indústria automobilística (como a Toyota) têm investido na casa de US$ 1 bilhão no desenvolvimento de carros pra aplicativos sem condutor.

2. Análise de dados em testes preditivos

Com ela, é possível:

  • liberação de crédito imediata a partir do cruzamento de montanhas de dados;
  • análise de potencial sobrecarga da rede (a uma concessionária de energia);
  • análises preditivas de sinistralidade (a operadoras de planos de saúde);
  • previsão antecipada de aumento de demanda em determinados produtos no varejo.

Essas e outras previsões se tornam menos intuição e mais ciência quando temos uma solução em aplicações de machine learning.

3. Identificação de pontos de otimização no relacionamento com o cliente

Algoritmos da computação cognitiva podem identificar padrões que ajudem na saúde preventiva de pacientes, criando uma relação mais próxima e humana entre usuário/hospital. A mineração de dados em mídias sociais pode auxiliar a indústria a dar mais voz aos consumidores no desenvolvimento de novos produtos… Perceba que as possibilidades nesse âmbito são infinitas.

O marketing, por exemplo, é um segmento muito beneficiado com essa nova tecnologia. A personalização faz com que o prospect não precise mais visualizar mercadorias que jamais compraria (segmentação publicitária). É um caminho sem volta na experiência do cliente.

4. Estratégias de pós-venda

No mercado securitário, já existe a possibilidade de instalação de dispositivos inteligentes que monitoram e interpretam o comportamento do motorista pra realizar um pós-venda mais individualizado. Ele tem o objetivo de substituir a análise de perfil engessada por uma verdadeiramente personalizada, que define o valor da apólice de acordo com o risco real.

5. Análise de histórico de vendas pra otimização de cross selling

Imagine um banco que utilize algoritmos e técnicas matemáticas avançadas pra catalogar padrões de comportamento do correntista (com a devida autorização, nos termos da Lei Geral de Proteção de Dado, a LGPD). Seria possível analisar itens de consumo, datas de compra e ticket médio, pra deduzir quando esse cliente precisará de crédito ou aumento de limite (antes que ele mesmo se dê conta).

As aplicações de machine learning também podem ser usadas pra identificar o perfil de risco de um investidor, formatando automaticamente uma carteira de investimentos ideal pra cada cliente.

O mesmo pode ser dito em relação a uma empresa de telefonia, que se baseie no comportamento de consumo do cliente pra oferecer outros produtos ligados a seus interesses.

6. Atendimento ao cliente

Na era da Indústria 4.0, com a disseminação de robôs capazes de dialogar de forma humanizada com o consumidor, é preciso repensar a área de Customer Experience em sua empresa. E é importante destacar que não estamos falando em URA tradicional.

De acordo com dados da pesquisa norte-americana Aspect Consumer Experience Index Research, realizada em 2016, 71% dos consumidores desejariam ter autonomia pra solucionar seus problemas sozinhos, sem intervenção humana.

Aqui, o chatbot, com possibilidade de abordagem 24/7, integração de canais e padronização no atendimento, é uma das possibilidades mais agradáveis aos olhos desse novo cliente omnichannel — segundo a mesma pesquisa, 44% dizem preferir os bots no SAC/vendas.

A computação cognitiva é a oportunidade de aliar redução de custos com subcontratação de centrais de contact center/contratação direta de atendentes ao aumento da satisfação do consumidor na área de atendimento — o calcanhar de Aquiles da maioria das empresas.

A chamada URA humanizada (baseada em aplicações de machine learning), por exemplo, proporciona:

  • uma experiência personalizada ao cliente;
  • linguagem natural e fluida;
  • atendimento em qualquer dia/horário;
  • redução do tempo de espera;
  • capacidade de aprendizado contínuo;
  • autonomia pra resolução de problemas de forma imediata.

Saem a música de espera, as opções numéricas da URA tradicional e o tempo de espera. Entram em cena agilidade, dinamismo, precisão e personalização. Isso é machine learning no encantamento do consumidor.

No mundo dos negócios digitais, é preciso entender que o poder de decisão é todo do cliente — que não precisa de mais de 140 caracteres pra promover a empresa ou manchar sua imagem. Quem trabalha com Customer Experience – CX (experiência do cliente) precisa compreender essa mudança. As aplicações de machine learning podem ser sua arma nesse processo!

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