O avanço das novas tecnologias possibilitou que os e-commerces pudessem aprimorar as suas estratégias de conquista, conversão e fidelização dos clientes.
Nesse sentido, hoje, um dos recursos mais utilizados é o Machine Learning (ou aprendizado da máquina), um conceito advindo da inteligência artificial que, por meio do aprendizado de softwares, aprimora ações por meio de dados.
Esse conceito traz diversos benefícios, principalmente para os gestores de lojas virtuais, que encontram nele a oportunidade de oferecer uma experiência de compra personalizada e uma comunicação bem mais eficaz com o cliente.
Pensando nisso, criamos este artigo que mostrará a você o que é o Machine Learning, suas vantagens e modos de aplicação.
Confira a seguir!
O que é Machine Learning?
Machine Learning é uma expressão em inglês que pode ser traduzida como “aprendizagem da máquina”.
Trata-se de uma parte da inteligência artificial (IA) que se dedica a desenvolver sistemas capazes de aprender ou aprimorar sua performance por meio dos dados que recebem.
O aprendizado de máquina e a inteligência artificial são frequentemente mencionados em conjunto, e ocasionalmente os termos são utilizados de maneira equivalente, porém possuem significados distintos.
É crucial ressaltar que, embora todo aprendizado de máquina seja inteligência artificial, nem toda inteligência artificial é aprendizado de máquina.
Diferença entre ML, inteligência artificial (IA) e aprendizado profundo (deep learning)
A Inteligência Artificial, consiste em um ramo da informática se refere à habilidade de um dispositivo imitar e desempenhar funções semelhantes às realizadas por seres humanos.
Alguns exemplos de aplicações de IA incluem o processamento de grandes volumes de dados e os chatbots.
A Aprendizagem de Máquina, por sua vez é integra a Inteligência Artificial, sendo um sistema que consegue aprender de forma autônoma, sem depender da intervenção humana.
E também melhorar sua performance com a prática.
Podemos citar como exemplo de Machine learn a identificação facial, sugestões personalizadas e atendimento ao cliente.
Já o aprendizado profundo é considerado a forma mais avançada de inteligência artificial.
Essa abordagem se utiliza de redes neurais para imitar o funcionamento do cérebro humano em um grau sofisticado.
Utilizando o aprendizado minucioso, é possível detectar fraudes e analisar emoções, entre outras ações mais complexas.
A união das tecnologias de inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo tem o poder de aprimorar a experiência dos clientes, otimizar o desempenho dos colaboradores e impulsionar o sucesso corporativo.
Como funciona o Machine Learning?
Os sistemas de Machine Learning são desenvolvidos para adquirir conhecimento e aprimorar-se através da prática, para isso, esse recurso se utiliza de algumas ações fundamentais:
Coleta de dados
A primeira etapa consiste em coletar um conjunto de informações pertinentes para a questão que precisa ser solucionada.
Por exemplo, caso o seu negócio deseja aumentar as vendas, pode-se utilizar o learn machine para levantar alguns dados como:
- Tempo utilizado pelos clientes em cada seções do site;
- Quais produtos têm uma saída maior;
- Dados demográficos;
- Número sobre interação nas redes sociais.
A partir desse levantamento de dados, é possível criar estratégias de vendas mais embasadas.
Escolha do modelo
Há variados tipos de algoritmos de Aprendizado de Máquina, cada um apresentando suas próprias particularidades e usos distintos.
A seleção do modelo apropriado está atrelada ao tipo de problema em questão e às informações disponíveis.
Treinamento do modelo
Nesse momento, o sistema é fornecido com as informações de treinamento, adaptando seus parâmetros internos para reduzir a diferença entre as previsões feitas e os dados reais.
Assim, é possível que o sistema aprenda a reconhecer padrões de compra analisando as particularidades dos consumidores e dos itens adquiridos.
Avaliação do modelo
Após o período de aprendizagem, o modelo passa por uma fase de teste utilizando um conjunto de dados diferente, chamado de conjunto de dados de teste.
Dessa forma, é viável analisar sua capacidade de generalização e confirmar se ele consegue realizar previsões mais certeiras em situações não abordadas durante o treinamento.
Otimização e ajuste
Após analisar os resultados do teste, é possível aprimorar o modelo realizando ajustes em seus parâmetros ou optando por utilizar técnicas de modelagem alternativas para potencializar sua eficácia.
Implantação
Após o treinamento e validação do modelo, é possível implantá-lo em um cenário de produção, permitindo que seja utilizado para realizar previsões em tempo real.
Na prática, um e-commerce tem a possibilidade de utilizar um algoritmo para sugerir itens exclusivos conforme as atividades de busca do consumidor em sua plataforma online.
Quais são os componentes Básicos do Machine Learning?
Dados
A precisão e o volume dos dados são cruciais no Machine Learning.
Se os dados forem impróprios ou escassos, os modelos podem acabar se tornando imprecisos ou tendenciosos.
Por esse motivo, a organização e análise dos dados desempenham um papel crucial no desenvolvimento de Machine Learning.
Também é essencial selecionar com cautela e ajustar os algoritmos para estarem alinhados com os dados e o desafio em questão.
Modelos
A ação de aplicar um algoritmo de Machine Learning em um grupo de informações denominado “dados de treinamento” e aperfeiçoar o algoritmo para encontrar padrões específicos ou resultados é conhecida como treinamento de modelo.
No modelo de Machine Learning, os algorítimos são programados para revelar padrões e resultados específicos de conjuntos de dados.
Algorítimos
Os algorítimos de aprendizado de máquina são partes da programação que auxiliam na interpretação e análise de conjuntos de dados, permitindo a interpretação de significado.
Na prática, cada código representa um conjunto limitado de diretrizes claras, que um computador pode seguir passo a passo visando alcançar um determinado fim.
Em um modelo de machine learning, o intuito é identificar ou elucidar padrões que possam ser utilizados pelas pessoas para realizar previsões ou classificar dados.
Quais são os tipos de Machine Learning?
Os algoritmos são como os propulsores do Machine Learning, compondo a sua estrutura.
Atualmente, três principais tipos de algoritmos de Machine Learning são empregados: o aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado e o aprendizado por reforço.
A distinção entre eles reside na maneira como cada um assimila informações dos dados para realizar projeções, ou seja, prever alguma ação ou acontecimento.
Veja, a seguir o conceito de cada um deles:
Machine Learning Supervisionado
Os algoritmos supervisionados de aprendizado de máquina são amplamente utilizados.
Na prática, um especialista em ciência de dados atua como mentor, instruindo o algoritmo sobre as conclusões que ele deve alcançar.
Assim, o algoritmo é ensinado por um conjunto de dados previamente descritos e com resultados já determinados.
Como exemplo de aprendizado supervisionado podemos citar a regressão linear e máquinas de vetores de suporte.
Machine Learning Não Supervisionado
O Machine Learning sem supervisão adota uma metodologia mais autônoma, em que um programa é capaz de reconhecer padrões e processos complexos sem depender de uma orientação humana.
Desse modo, o aprendizado de máquina não supervisionado consiste em treinar com base em informações que não possuem rótulos ou um resultado específico predeterminado.
Existem alguns algoritmos de Machine Learning sem supervisão, mas podemos citar os principais: k-means, análise de componentes principais e independentes e regras de associação.
Aprendizagem por reforço
Essa categoria de Inteligência Artificial baseada em Aprendizado de Máquina instrui o software a adquirir conhecimento por meio de suas próprias vivências, incluindo recompensas e penalidades.
Para tanto, são realizados vários experimentos, tentativas e falhas, ao mesmo tempo em que o sistema adquire conhecimento sobre o que é mais importante e identifica o que deve ser descartado para, consequentemente, fazer a escolha certa.
Onde podemos ver o uso de Machine Learning atualmente?
O Aprendizado de Máquina tem aplicações em diferentes cenários.
Veja alguns exemplos:
Recomendações com base em preferências do usuário
Plataforma de streammings como Netflix e Amazon Prime, fazem uso do Machine Learning para analisar os comportamentos dos usuários e identificar padrões.
Com isso, podem recomendar filmes e séries personalizados com base em suas preferências.
Prevenção contra fraudes bancárias
Buscando identificar possíveis fraudes, os bancos e empresas de cartão de crédito empregam a tecnologia de aprendizado de máquina, pois o sistema é capaz de reconhecer atitudes suspeitas e impedir ações não autorizadas.
Diagnósticos
No tratamento de enfermidades, o Machine Learning é amplamente eficaz na prevenção e cura de doenças, sendo aplicado no diagnóstico por imagem.
Nesse sentido, a tecnologia compara diferentes imagens e identifica alterações que possam sugerir distúrbios.
Quais são as ferramentas e tecnologias comuns em ML para E-commerce?
Atualmente, podemos contar com um número significativo de ferramentas tecnológicas que fazem o uso do Machine Learn para otimizar processos internos e melhorar os resultados.
Conhecê-los é fundamental para extrair o seu potencial e garantir a conquista dos objetivos previamente definidos.
Confira alguns deles:
ERP para e-commerce
Um ERP é um sistema de gestão empresarial para comércio eletrônico voltada para o gerenciamento de todos os setores de um negócio, seja online ou não.
Isso inclui a emissão de documentos fiscais, gerenciamento financeiro e controle de produtos em estoque, entre outros.
Os benefícios proporcionados por essa tecnologia são inúmeros, pois torna as atividades mais eficientes e automatizadas, além de fornecer dados importantes para embasar decisões estratégicas mais complexas.
Plataforma omnichannel
No que diz respeito à tecnologia voltada para o comércio eletrônico, o uso de plataformas omnichannel é uma estratégia em ascensão para impulsionar os lucros e se sobressair perante os concorrentes.
Por meio dessa tática, podemos unificar os canais de venda e de comunicação, incluindo lojas online, físicas, aplicativos e plataformas de social media.
Esse trabalho visa consolidar um esforço único para atrair, atender e fidelizar o cliente.
Assim, os dados coletados em cada um dos meios de comunicação podem ser empregados em todas as etapas do planejamento, melhorando a jornada de compra do cliente e proporcionando um serviço mais ágil e personalizado.
Chatbots
Os chatbots são máquinas programadas para interagir com pessoas por meio de um chat online, sendo considerados essenciais para o comércio eletrônico.
Eles proporcionam um suporte ao cliente contínuo, com comunicação automatizada e recursos de inteligência artificial, garantindo assistência integral (24 h por dia).
E, além de facilitar as atividades, os chatbots também podem manter os clientes engajados quando os vendedores não estão disponíveis, respondendo questionamentos básicos, por exemplo.
Dessa maneira, os funcionários conseguem se dedicar a trabalhos mais complexos, que exigem uma análise mais aprofundada da situação.
Isso melhora a eficiência do trabalho da equipe e de toda organização.
Ferramentas de análise de indicadores
É imprescindível compreender minuciosamente o comportamento da sua audiência a fim otimizar os resultados dos canais de vendas.
Nesse sentido, instrumentos de análise de métricas voltados para o comércio eletrônico podem fornecer informações valiosas ao coletar informações não apenas sobre os visitantes de seu site, mas também sobre seus hábitos de navegação.
Essa estratégia permite que seu e-commerce reconheça padrões de consumo e gostos dos clientes, além de identificar páginas e produtos que têm baixa aceitação.
Isso auxiliará na tomada de decisões, que serão embasadas em informações concretas.
Como aplicar o Machine Learning no E-commerce?
Para poder aproveitar toda potencialidade do Learn Machine, transformando os esforços em resultados, é preciso conhecer algumas de suas aplicações no e-commerce.
Veja:
Identificação de Padrões e Tendências
A obtenção de padrões e tendências, que antes era feito de maneira manual, agora é automatizada, eliminando a necessidade de uma análise manual de dados, reduzindo, consequentemente, a incidência de erros no processo.
Além disso, como um sistema consegue analisar uma abundância de informações rapidamente, é mais simples reconhecer os padrões do mercado em diferentes períodos.
Com esses dados disponíveis, as equipes podem estruturar uma estratégia de marketing ou descontos em produtos levando em consideração os períodos que as vendas costumam aumentar, por exemplo.
É possível também reconhecer os clientes fiéis, utilizando os parâmetros estabelecidos pela sua empresa, que poderá oferecer um serviço exclusivo para esse público.
Precificação Dinâmica e Otimizada
A precificação dos seus produtos é um trabalho muito importante para um negócio, especialmente no contexto do comércio eletrônico, onde os consumidores têm a possibilidade de comparar os preços instantaneamente.
Por essa razão, é fundamental que a sua empresa não se baseie exclusivamente em uma margem de lucro preestabelecida ou mesmo nos valores de mercado locais com o intuito único de potencializar as vendas.
Assim, para se criar uma política de preços que seja vantajosa para todas as partes no processo de venda podemos utilizar os algoritmos de aprendizado de máquina.
Eles são capazes de estipular valores levando em conta múltiplos aspectos simultaneamente, como: itens disponíveis, nível de procura, perfil dos consumidores e preço concorrentes.
Como essas informações podem mudar como passar do tempo, a tecnologia será uma excelente aliada, uma vez que recebe dados atualizados frequentemente.
Aperfeiçoamento das Ferramentas de Pesquisa
Geralmente, ao buscar por um item em um site de compras online, o cliente precisa inserir palavras-chave específicas e o mecanismo de busca retornará os resultados correspondentes.
Nesse sentido, o Machine Learn aprimora essa estratégia ao empregar métodos que busquem por termos equivalentes aos fornecidos pelos usuários, ou frases semelhantes, comumente utilizadas por outros usuários para tratar da mesma questão.
Dessa maneira, podemos oferecer ao cliente diversas formas para ele encontrar o que precisa, mesmo usando termos distintos. Isso facilitará o processo de compra e aumentará as chances de conversão.
Atendimento de excelência ao consumidor
O atendimento é um aspecto fundamental para o comércio, seja ele físico ou online.
No entanto, para o ambiente virtual, atendimento pode se tornar um obstáculo, devido à diversidade de canais e da rapidez no atendimento.
Por isso, é fundamental identificar quais meios de comunicação são mais adequados para cada perfil de cliente.
Essa tarefa fica mais fácil quando utilizamos o machine learning, pois conta com recursos como o chatbot que se aprimora ao longo do tempo para fornecer respostas mais precisas e satisfatórias aos clientes, oferecendo produtos e solucionando problemas, como se fosse um ser humano.
Assim, é possível aperfeiçoar os recursos de atendimento ao cliente e diminuir o tempo de resposta, resultando em maior satisfação e, consequentemente, em fidelização dos clientes.
O Machine Learning é um recurso importante para quem deseja criar estratégias mais direcionadas e eficazes, aproveitando o que há de melhor em tecnologia para oferecer ao cliente uma experiência de compra diferenciada.
Além disso, o Machine Learning é também um excelente aliado na captação e análise de dados, tornando as tomadas de decisão mais precisas e embasadas em informações objetivas.
Tudo isso contribuirá para o fortalecimento da imagem do seu negócio em um mercado altamente competitivo.
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