Como o machine learning pode beneficiar os processos da sua empresa?

A utilização do machine learning no mundo corporativo tem trazido cada vez mais vantagens e aprimoramentos nos negócios e processos da empresa. As razões para esse sucesso são bastante claras e incluem o crescimento constante no volume de informações existentes na rede. Além disso, a computação tem se desenvolvido de forma a tornar os recursos mais tecnológicos e acessíveis pelas pequenas e médias empresas. Assim, as companhias podem analisar dados de uma forma cada vez mais simples e fornecer resultados mais precisos a seus clientes.

O machine learning busca prever realidades e avaliar probabilidades de mercado, auxiliando na criação de estratégias que ajudem as empresas a obter resultados mais positivos em seus negócios. A seguir, você poderá entender como essa tecnologia pode beneficiar o desenvolvimento de estratégias e a tomada de decisões na sua empresa. Confira!

1. Fidelizar e reter o público

Por meio do uso do machine learning, as companhias podem analisar as ações dos clientes, transações financeiras e informações sociais para detectar clientes com grandes chances de encerrar suas relações com a instituição.

Ao associar essas questões com dados de rentabilidade, a companhia pode desenvolver e aprimorar estratégias, além de personalizar totalmente a experiência que o cliente terá na empresa.

Por exemplo, jovens que saem do plano de telefonia móvel utilizado por seus pais costumam migrar para outra operadora. Com base nisso, uma companhia pode utilizar o machine learning para prever esse comportamento e conceder descontos ou ofertas personalizadas, segundo os padrões de uso do cliente. Assim, é mais provável que ele permaneça, ao invés de migrar para o concorrente.

2. Automatizar o setor financeiro

O machine learning pode otimizar o tratamento de exceções em muitos processos financeiros. Exemplo disso é quando um pagamento é efetuado sem um número de ordem. Em casos assim, uma pessoa precisa intervir e especificar a qual ordem o pagamento corresponde, além de decidir o que fazer com faltas ou excessos.

Ao monitorar os dados e a movimentação dos processos, o machine learning aprende a reconhecer situações específicas, o que aumentará significativamente a precisão do sistema e o número de processos que poderá ser tratado de forma automática.

Isso possibilita às empresas reduzir a quantidade de serviço terceirizado, além de permitir que os funcionários do setor financeiro foquem em atividades estratégicas.

3. Personalizar o atendimento ao cliente

Além das vantagens como a redução de custos, o potencial para melhorar o atendimento ao cliente faz dessa uma das áreas mais interessantes.

Ao associar dados do histórico de atendimento a determinado cliente, processamento de linguagem natural e algoritmos que aprendem com as interações constantemente, os clientes podem ser atendidos de forma mais personalizada, melhorando a qualidade do serviço.

Além disso, segundo publicação feita pela Business Insider, 44% dos consumidores nos Estados Unidos preferem ser atendidos por meio de chatbots. Nesse caso, os atendentes podem intervir para tratar exceções e, enquanto isso, o sistema aprende com aquela interação para saber como proceder na próxima vez.

4. Realizar uma manutenção preditiva

O machine learning permite identificar irregularidades em diversas situações, como na temperatura do eixo de um trem que está prestes a congelar.

Na prática, isso permite que os responsáveis tomem medidas preventivas para que os passageiros não fiquem encalhados à espera de um reparo. Nesse caso, o trem pode ser desviado para a manutenção antes da falha ocorrer e os passageiros, transferidos para um comboio diferente.

5. Medir a exposição da marca

A tecnologia do aprendizado de máquina pode reconhecer produtos, logotipo, pessoas e diversas outras coisas para as quais for programada.

O reconhecimento avançado de imagens pode ser utilizado no rastreamento de posição de logotipos que aparecem em um vídeo promocional esportivo, por exemplo.

Os patrocinadores podem ver o retorno do investimento com análises detalhadas, incluindo quantidade, duração e posição do logotipo da empresa.

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