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Você sabia que o termo Machine Learning, em português Aprendizado de Máquina, tão evidente no cenário atual, foi usado pela primeira vez em 1959 pelo cientista da computação e engenheiro Arthur Lee Samuel? Um dos principais ramos do campo da Inteligência Artificial, o Machine Learning é um método pelo qual são criados algoritmos que “ensinam” máquinas e sistemas a trabalhar um extenso volume de dados de forma total ou parcialmente autônoma.

Em nosso cotidiano, ele está presente em diferentes situações rotineiras, como as recomendações dadas em plataformas como Netflix e Youtube, mas tem grande valia também no mundo dos negócios e especialmente no varejo. Prova disso é um[estudo apresentado pela Tractita, empresa referência no mercado de inteligência artificial, que aponta que o setor de Machine Learning deve movimentar cerca de 60 milhões de dólares no mercado mundial. A seguir, vamos entender mais sobre esse conceito e sua importância na experiência do cliente.

Machine Learning: quais são os diferentes tipos?

Entender a experiência do cliente a fundo é um aspecto decisivo para ter bons resultados no cenário do varejo: ela está associada de modo direto à percepção do público sobre a marca, assim como possível recomendação e fidelidade. Uma experiência do cliente bem-sucedida traz como resultado o impulsionamento de vendas e a satisfação do consumidor.

Levando isso em consideração, um passo importante para se manter atualizado no cenário atual é conhecer os tipos mais populares do Machine Learning. São eles: aprendizado supervisionado, aprendizado não-supervisionado e aprendizado por reforço.

Aprendizado supervisionado: esse modelo funciona a partir de um conjunto de dados que já tem uma resposta certa indicada. Isto é, a máquina aprende a relação entre os dados de entrada e saída para oferecer soluções precisas sobre novos dados de entrada, dentro de variáveis já previamente definidas e associadas a eles. Um exemplo de aplicação dele são recomendações de compra baseadas nos padrões de cada cliente.

Aprendizado não-supervisionado: de modo oposto e mais complexo que o anterior, esse tipo de Machine Learning se baseia na autonomia dos dados, pois não há uma resposta correta para ser indicada. Aqui, diante dos dados, o objetivo é explorá-los e interpretá-los a ponto de encontrar padrões diante de diferentes variáveis. No marketing, ele pode ser utilizado para extrair em massa de redes sociais e, a partir deles, desenvolver campanhas bem segmentadas para cada público.

Aprendizado por reforço: nesse modelo, a tentativa e erro é o principal mecanismo utilizado pelo algoritmo. Ele tem três elementos principais: agente, responsável pela tomada das decisões, ambiente, no qual o agente interage, e ações - tudo o que pode ser feito pelo agente. (o aprendiz ou o tomador de decisão), o meio ambiente (com o qual o agente interage) e as ações (o que o agente pode fazer). Suas aplicações mais comuns são no uso de chatbots e outras possibilidades de robótica, além de jogos e navegação.

Como aplicar o Machine Learning em soluções eficazes para o cliente?

Considerando esse contexto, percebe-se como o Machine Learning é essencial para as empresas aprimorarem a experiência do cliente, uma vez que ele não só facilita a coleta de dados como também ajuda a aprimorar produtos e serviços. Outro ponto essencial com o uso do Machine Learning é a personalização no atendimento e serviço, proporcionando uma vivência única aos consumidores. Essa comunicação e experiência personalizada garante uma abordagem menos invasiva e mais satisfatória ao cliente.

No atendimento ao cliente, o uso do Machine Learning se relaciona diretamente com os chatbots, mecanismo de abordagem 24/7 com o consumidor, garantindo mais autonomia nesse relacionamento, além de maior assertividade. Você sabia que 44% dos consumidores preferem o uso de bots no SAC/vendas e que o desejo por processos mais autônomos é uma prioridade para 71% deles? Esses dados são da pesquisa Aspect Consumer Experience Index Research, realizada em 2016 nos Estados Unidos.

O Machine Learning garante ainda maior comodidade ao usuário: no cenário atual, o cliente quer rapidez e praticidade para solucionar seu problema, diretamente pelo seu smartphone e, daí vem a necessidade de uma estratégia de chatbot bem elaborada. Outro aspecto primordial na experiência do cliente que tem o machine learning como plano de fundo é um aumento da previsibilidade na relação com o consumidor: aliado ao big data, o Machine Learning possibilita a realização de testes preditivos, capazes de evitar situações de desgaste entre empresa e cliente. A análise desses dados permite, por exemplo, prever o aumento de demanda por um determinado produto.

Um pós-venda mais individualizado e um cross-selling mais otimizado também são outras vantagens do Machine Learning para o varejo. Isso porque, ao analisar o histórico de compra de determinado consumidor ou grupo, é possível oferecer conteúdos e ofertas mais relevantes, aumentando a satisfação do cliente e as vendas de seu negócio.

Quais são os desafios para implementar o Machine Learning no cenário varejista

Entretanto, como qualquer mudança, a implementação do Machine Learning no cenário do varejo para permitir um aprimoramento da experiência do cliente traz alguns desafios. Um deles é associar de modo eficiente a personalização permitida por esse método para dentro das lojas físicas, através de check-ins, conexão wi-fi eficiente e ações em aplicativos da marca. Essa integração está diretamente ligada à implementação de uma experiência Omnichannel (veja aqui mais detalhes!).

Encontrar especialistas na área de ciências de dados também pode ser um desafio enfrentado pelo seu negócio: apesar de ser uma temática em ascensão, a mão de obra qualificada ainda está em uma crescente e não é tão abundante. Do mesmo modo, outro fator que pode dificultar uma implementação eficaz do Machine Learning é a qualidade dos dados do seu negócio: nem todas as empresas têm uma cultura data-driven, o que pode atrapalhar o aprofundamento em determinados assuntos.

Finalmente, vale ressaltar que esses pontos não devem servir como uma barreira para seu negócio. Entender a importância do Machine Learning e aplicá-lo de modo viável e assertivo dentro do possível para o seu negócio torna sua marca inovadora e garante uma série de vantagens competitivas, uma vez que, dentro de alguns anos, o Machine Learning será uma ferramenta onipresente na experiência de compra do usuário. Nada melhor do que, desde já, estar preparado para essa nova era no varejo.