O Machine Learning não vem somente revolucionando no campo da ciência e tecnologia, mas também vem em crescente expansão com soluções poderosas dentro das empresas, automatizando processos complexos.

Neste artigo, vamos apresentar 4 aplicações de Machine Learning que você pode aplicar em seu negócio seja de qualquer tamanho e setor.

Antes de falarmos sobre as aplicações é necessário compreender o que é e como funciona o Machine Learning, que faz parte de uma das vertentes da Inteligência Artificial.

Pode-se dizer que o Machine Learning é o processo de treinar algoritmos para realizar previsões e decisões com base em dados. Com isso, o algoritmo tem a capacidade de aprender com os dados identificando padrões e conexões para interagir em fazer previsões sobre novos dados. 

1.Sistemas de recomendação

Empresas de e-commerce têm aplicado o sistema de recomendação para aumento de vendas nas lojas on-line, como exemplo: a Amazon utiliza o Machine Learning com objetivo de fidelizar clientes e melhorar a experiência deles dentro do e-commerce.

Existem três classes de algoritmos de recomendação:

Recomendação baseada em conteúdo: analisa as características dos produtos que o usuário já interagiu e recomenda itens semelhantes. Por exemplo, se um usuário comprou livros de fantasia no passado, o sistema pode recomendar outros livros do mesmo gênero.

Recomendação colaborativa: identifica usuários com comportamentos semelhantes e recomenda produtos que um grupo gostou e o outro ainda não conhece. Por exemplo, se usuários que compraram o produto A também compraram o produto B, o sistema pode recomendar o produto B para outros usuários que compraram A.

Recomendação híbrida: combina as duas abordagens anteriores para gerar recomendações mais precisas e personalizadas.

2. Previsão de faturamento

A previsão de faturamento tornou-se mais precisa com o uso de Machine Learning, eliminando a necessidade de processos manuais que não são eficazes. Ao analisar dados históricos e variáveis externas, os algoritmos de previsão de faturamento podem gerar insights que ajudam as empresas a ajustar suas metas, prever ciclos de alta e baixa demanda e tomar decisões de investimento com maior confiança.

Benefícios estratégicos:

Dimensionamento de metas: As empresas podem ajustar suas metas de faturamento de maneira realista, evitando expectativas e prevenindo frustrações entre a equipe.

Tomada de decisões informada: A previsão de faturamento permite que os líderes empresariais se antecipem a tendências de mercado, melhorando o planejamento de estoque, promoções e até mesmo o cronograma de lançamento de novos produtos.

3. Elasticidade de preço

Definir o preço ideal para um produto pode ser uma das decisões mais críticas para qualquer empresa. Com aplicação do uso do Machine Learning é possível calcular a elasticidade de preço, que indica o quanto o preço de um produto pode ser ajustado sem afetar significativamente as vendas.

Produtos com baixa elasticidade: Produtos com pouca sensibilidade a mudanças de preço, como itens de luxo, podem permitir aumentos significativos sem grande impacto na demanda.

Produtos com alta elasticidade: Produtos sensíveis ao preço, como bens de consumo de rápido giro, podem ter sua demanda afetada drasticamente por pequenas variações de preço, exigindo uma estratégia de precificação mais cuidadosa.

Compreender a elasticidade permite às empresas encontrar a faixa de preço ideal que maximiza a receita, sem alienar os consumidores. 

4. Previsão de churn (rotatividade de clientes)

A rotatividade de clientes, conhecido como o termo “churn”, é um dos maiores desafios para empresas que dependem de uma base de clientes recorrente. O Machine Learning se tornou uma solução eficaz para prever o churn, analisando padrões de comportamento, como frequência de compras, interações com o serviço de atendimento ao cliente e engajamento com campanhas de marketing.

Ao identificar sinais de alerta, como uma diminuição na frequência de compra ou feedbacks negativos, as empresas podem agir de forma proativa para reter esses clientes. Isso pode incluir ofertas especiais, melhorias no atendimento ou até mesmo a personalização de serviços.

Estratégias de retenção baseadas em Machine Learning:

Ofertas personalizadas: Clientes em risco de churn podem ser direcionados com ofertas exclusivas que aumentem seu engajamento.

Programas de fidelidade: Incentivar a lealdade através de recompensas ou descontos pode ser eficaz para reter clientes que demonstram baixa interação.

Melhorias na experiência do cliente: Usar insights de churn para identificar áreas problemáticas, como longos tempos de espera no atendimento ao cliente, pode melhorar a satisfação e reduzir a rotatividade.

O custo de reter um cliente é significativamente menor do que o custo de adquirir novos, tornando a previsão de churn uma aplicação de alto valor para negócios que buscam maximizar a retenção.

A implementação de Machine Learning nas operações de negócios oferece oportunidades ilimitadas para otimização, inovação e crescimento. Seja por meio de sistemas de recomendação que aprimoram a experiência do cliente ou da previsão de churn que ajuda a reter clientes valiosos, esses tipos de aplicações estão remodelando o futuro dos negócios. 

Empresas que investem em uma sólida infraestrutura de dados e em equipes qualificadas para desenvolver e monitorar modelos de Machine Learning estarão à frente da concorrência, aproveitando ao máximo o poder dessa tecnologia disruptiva.

Se você deseja conversar com um especialista e saber como o Machine Learning pode ser aplicado em sua empresa, envie-nos um e-mail para contato@mindtek.com.br