O aprendizado de máquina é um subconjunto de IA que usa algoritmos que imitam o aprendizado humano, fornecendo às máquinas conjuntos de dados. A partir desses conjuntos de dados, as máquinas podem aprender várias tarefas, desde a previsão até a análise de dados.
As empresas usam o aprendizado de máquina para melhorar os processos de tomada de decisão, tomando decisões baseadas em dados que afetam toda a empresa. Com a ajuda do aprendizado de máquina, as empresas podem começar a entender seus dados e fazer previsões sobre o que pode acontecer se mudarem alguns aspectos de seus negócios. Por exemplo, o que aconteceria com uma empresa se ela parasse de vender um de seus produtos? O aprendizado de máquina pode dizer a eles com base em dados de vendas anteriores.
Os dados estão no centro de qualquer processo de aprendizado de máquina, então você pode se perguntar por que mais empresas não estão usando esses dados. O aprendizado de máquina e a IA exigem grandes quantidades de dados de treinamento para aprender e, com dados suficientes, eles se tornam mais precisos.
No entanto, a IA em marketing e negócios pode ajudar as empresas a aprender como melhorar as vendas, melhorar a experiência do cliente e planejar o futuro.
Vamos dar uma olhada em algumas das maneiras pelas quais o aprendizado de máquina melhora a tomada de decisões.
Análise preditiva
A análise preditiva é outro subconjunto de IA baseado em estática. Ela faz previsões com base nos dados que tem, fornecendo melhores insights de inteligência comercial. Por exemplo, se você fornecer dados de vendas, isso pode fazer projeções de vendas para o próximo mês, trimestre ou ano. A análise preditiva usa modelagem preditiva para usar dados históricos para prever algo que possa acontecer no futuro.
Ela pode ser usada para prever qualquer coisa, desde que você tenha dados históricos. Por exemplo, as empresas financeiras podem usá-la para determinar quando vender uma ação com base no comportamento passado do mercado.
O ML também pode prever o desempenho de uma campanha de marketing e a probabilidade de converter clientes com base em compras e comportamentos anteriores, medindo o desempenho de uma campanha que ainda não aconteceu.
Segmentação de clientes
O aprendizado de máquina também pode ser usado para segmentar clientes com base em vários pontos de dados. Por exemplo, a IA pode agrupar clientes com características semelhantes com base em dados demográficos e atitudes. No entanto, quando você adiciona dados de clientes coletados em sua loja on-line, eles podem ser usados para segmentar clientes com base no comportamento de compra anterior.
Por exemplo, a Mailchimp usa análises preditivas para analisar o comportamento de compras anteriores e prever contatos com um valor de vida útil do cliente (customer lifetime value, CLV) alto, moderado ou baixo. Em seguida, essas previsões são usadas para segmentar seus clientes automaticamente.
A tecnologia de IA pode encontrar automaticamente padrões nos dados do cliente que o cérebro humano não consegue, permitindo segmentá-los com base nas informações que você nem sabia que existiam e criar campanhas de marketing mais personalizadas.
Usar aprendizado de máquina para segmentação de clientes aumenta a eficiência e é altamente escalável. Métodos manuais de procurar dados de clientes para encontrar semelhanças podem funcionar para pequenas empresas, mas não são eficientes o suficiente quando você tem dezenas de milhares de clientes.
Detecção de fraude
Detecção de fraude refere-se a processos de TI que impedem pagamentos fraudulentos. Infelizmente, muitas ferramentas de proteção contra fraudes têm grandes contas de falsos positivos, o que impede que clientes reais possam fazer negócios com você.
Por exemplo, ordens grandes foram consideradas mais propensas a serem fraudulentas, bloqueando transações em um determinado valor. Se o seu sistema de detecção de fraude bloquear os clientes automaticamente com base na quantidade do pedido ou no valor de vendas, você não poderá determinar se algum desses pedidos foi de clientes genuínos.
A tecnologia de IA resolve alguns dos problemas relacionados a programas de detecção de fraude desatualizados. Além disso, funciona mais rápido do que a maioria desses programas, dando resultados imediatamente após receber um pedido. A detecção de fraudes de ML também é mais escalável, permitindo aumentar o volume de transações fornecendo mais dados. Mas isso é só o começo.
Usar o aprendizado de máquina para detecção de fraudes é mais preciso, o que significa que você não está potencialmente bloqueando clientes genuínos. Essas tecnologias aprendem com padrões e podem se adaptar a mudanças mais rapidamente do que a inteligência humana. Portanto, ele pode identificar transações suspeitas ou fraudulentas ainda mais rapidamente para proteger sua empresa.