Entre as tecnologias da transformação digital que mais se destacam no cenário corporativo, está o machine learning. Porém, como toda novidade, é comum que haja dúvidas sobre o funcionamento do recurso e sua importância para os negócios.
Para começar, apesar de alguns pensarem que o aprendizado de máquina é sinônimo de inteligência artificial (IA), os dois conceitos são diferentes. Enquanto a IA é uma ciência da computação com o objetivo de desenvolver softwares dotados de inteligência similar à humana, o machine learning é uma vertente da inteligência artificial que treina robôs para aprenderem a partir de dados.
Isso significa que é possível desenvolver modelos que analisem conjuntos cada vez maiores e mais complexos de informações e, ao mesmo tempo, entreguem resultados de forma ágil, mesmo que em uma escala macro. O resultado é que as empresas se tornam cada vez mais fortes no que diz respeito à identificação de oportunidades, previsão de etapas e processos, extração de valor e minimização de riscos desconhecidos.
Continue a leitura deste post e descubra quais são os motivos para implementar o machine learning em seu negócio e veja como essa tecnologia é utilizada na prática.
Como o machine learning está aumentando as vendas no varejo?
Um dos setores mais beneficiados pelo machine learning é o de vendas. Isso porque os robôs inteligentes são capazes de otimizar o atendimento a clientes e potenciais clientes, impactando diretamente na experiência de compra com uma marca.
Para se ter uma ideia, segundo previsões do Gartner, o aprendizado de máquina será a técnica mais disruptiva do varejo nos próximos 10 anos. Outro dado interessante, de uma pesquisa da Accenture, é que pelo menos 38% dos varejistas que implementaram a tecnologia em seus processos já conseguem observar melhorias na performance.
O machine learning pode contribuir com o aumento das vendas de diversas formas, como na prevenção de picos, análise sobre desejos e necessidades do consumidor e promoção de insights para tomar decisões que impulsionem o crescimento. Confira alguns dados que demonstram a eficiência do recurso:
- times de vendas que adotam o aprendizado de máquina estão observando um aumento de mais de 50% na conquista de leads, redução de custos entre 40% e 60% e minimização no tempo de espera para atendimento de 60% a 70% (Harvard Business Reviewe Why Salespeople Need to Develop Machine Intelligence);
- até 2020, o número de varejistas que investirá em inteligência artificial para pelo menos um de seus processos de vendas deve chegar a 30% (Gartner);
- até 2023, o mercado de inteligência artificial e suas vertentes, como o machine learning e o deep learning, deve movimentar US$18,16 bilhões, com um crescimento médio anual de 41,7% no período. Isso demonstra os bons resultados que as soluções podem trazer (MarketsandMarkets).
Quais são os motivos para implementar o aprendizado de máquina?
O crescimento considerável do mercado de machine learning para vendas se dá por diversas razões. A primeira delas é que houve um boom no volume de dados gerados por tecnologias como o big data. Para que sejam realmente úteis, devem ser organizados e analisados de um modo que contribua com a tomada de decisão. É justamente aí que entra o aprendizado de máquina. Por meio da tecnologia, é possível ter informações aprofundadas e com uma agilidade impossível à ação humana.
Outra vantagem para o varejo é a capacidade de integrar dados de diversas fontes e, a partir daí, proporcionar um panorama completo de leads e clientes. Com isso, as empresas podem prever necessidades e desejos, oferecendo soluções no momento exato, ou seja, quando o consumidor está preparado para a compra. Mas os benefícios não param por aí: confira mais alguns deles:
- aumento da performance em função da previsão de vendas e, consequentemente, uma tomada de decisão mais certeira pelos times de vendas ;
- atendimento 24×7, já que os robôs estão sempre disponíveis;
- desenvolvimento e oferta de produtos cada vez mais personalizados ao levar em conta o perfil, características, dores e necessidades de cada consumidor;
- mais eficiência nos processos internos, o que permite uma maior produtividade das equipes pela redução das tarefas burocráticas;
- auxílio nos processos de targeting inteligente, que consiste na utilização da análise preditiva para encontrar as melhores formas de abordar os clientes.
Como a tecnologia vem sendo utilizada na prática?
Como dissemos, foi a partir da necessidade de um uso inteligente dos dados que surgiu o machine learning. Além disso, uma nova dinâmica imediatista e customizada do consumidor digital passou a exigir procedimentos e respostas ágeis.
Um exemplo prático do uso do aprendizado de máquina é por aplicativos como o Uber. Imagine que você solicita um carro todos os dias no mesmo horário para ir ao trabalho. Ao acessar o app, a tecnologia sugere automaticamente o endereço da empresa, já que aprendeu que essa é uma constante em sua rotina.
Há ainda sistemas capazes de traçar um perfil do usuário a cada transação que realiza em uma loja virtual. O objetivo é identificar fatores como o dispositivo geralmente usado na compra, telefone, número do cartão e outras características que demonstrem ser o mesmo usuário em acessos futuros. Ou seja, caso identifique traços diferentes dos usuais, automaticamente bloqueia a tentativa de fraude. Veja outras formas de utilização do machine learning para vendas na sequência.
Reconhecimento da parte da jornada em que houve o abandono de carrinho
Um dos maiores desafios enfrentados pelos varejistas do comércio eletrônico é o abandono do carrinho de compras, principalmente no momento em que o usuário já se encontra na página de pagamento. Segundo a Business Insider, essa situação corresponde a 46% das desistências, com um prejuízo de US$4 trilhões em vendas perdidas anualmente.
O machine learning auxilia a compreender o processo, mostrando em qual etapa o potencial cliente desistiu da compra, como no momento de inserir a forma de pagamento ou durante a autenticação. Isso permite às empresas adaptarem a arquitetura do site no ponto que estiver causando o abandono do carrinho e, assim, minimizar a porcentagem de consumidores desistentes.
Aprimoramento de campanhas de marketing
Já é sabido que o sucesso nas vendas depende, em grande parte, de um bom trabalho de marketing. O machine learning auxilia o setor de diversas formas, como:
- aplicação de testes A/B de forma automatizada, auxiliando na decisão sobre estratégias mais rentáveis;
- melhor conhecimento da persona (representação do cliente ideal) para o desenvolvimento de ações personalizadas que vão ao encontro de seus desejos e necessidades;
- compreensão sobre as etapas da jornada de compra, o que possibilita desenvolver estratégias segmentadas a cada uma delas.
Identificação de padrões
Os sistemas de machine learning são capazes de identificar padrões sobre os consumidores. Desse modo, atuam como ferramentas de recomendação. Por exemplo, quando o cliente está realizando a compra de algum produto, a solução indica itens complementares que podem ser de seu interesse. O resultado é um ticket médio maior e, consequentemente, maior rentabilidade.
Interações com clientes
Os chatbots, ou assistentes virtuais, são uma das ferramentas mais estratégicas de machine learning para vendas. Segundo um estudo da PointSource, 49% dos consumidores são mais propensos a realizar compras quando há a presença de um chatbot auxiliando no processo.
Isso porque esses robôs inteligentes oferecem um atendimento qualificado, ágil e eficiente, como espera o consumidor atual. Entre as vantagens dos bots, estão:
- atendimento rápido e personalizado para clientes que estão com alguma dúvida ou precisam de suporte;
- obtenção de insights sobre melhorias a serem realizadas, já que os chatbots proporcionam uma análise completa da jornada de compra;
- fortalecimento dos processos internos por meio da integração com sistemas de CRM, gestão, estoque, entre outros, guiando e otimizando as práticas rotineiras.
Machine learning e chatbots formam uma boa combinação?
Ao contrário do que alguns gestores acreditam, a implementação do machine learning não é exclusividade de grandes organizações. Ou seja, é possível que as pequenas e médias empresas também se beneficiem com a solução.
Um case de sucesso entre os pequenos negócios é o do e-commerce americano The Edit, que vem utilizando o aprendizado de máquina para vender mais. Em oito meses de funcionamento, já vendeu mais de US$1 milhão em discos de vinil por meio de ferramentas de indicação.
No site da empresa, os usuários preenchem um formulário para receber uma indicação diária de álbuns, podendo responder com “gosto”, “não gosto”, ou “sim”. Ao responderem afirmativamente, recebem um link para a compra do disco recomendado. O atendimento humano só acontece se o consumidor tiver alguma pergunta que não conste na base de dados do chatbot.
Por meio de uma solução simples de automação, integrada ao atendimento pessoal somente quando necessário, a empresa obteve uma conversão de 68% dos leads, ou potenciais clientes, que interagem com o bot. Com a estratégia, a pequena loja virtual já alcançou 300 vendas em um único dia.
Como você pôde notar, utilizar o machine learning para vendas pode ser o que seu negócio precisa para alavancar os resultados esperados. Para que a estratégia seja implementada de forma eficiente e acertada, é possível contar com empresas e profissionais qualificados, os quais auxiliam os negócios na estruturação de cada etapa da jornada rumo a um atendimento cada mais inteligente e lucrativo.
