Machine Learning é uma das tecnologias que já ganharam seu espaço no mundo digital. Sendo uma ferramenta que pertence ao ramo da Inteligência Artificial, o Machine Learning utiliza dados para aprender padrões e tomar decisões por conta própria ou com o mínimo de intervenção humana. Também conhecida por Aprendizado de Máquina, ela é utilizada para os mais diversos fins, e muito provavelmente você já interagiu com algum serviço que utiliza essa tecnologia.
Nas estratégias de vendas, o Machine Learning forma a dupla perfeita com o CRM para tomadas de decisão personalizadas. Quer saber como essas duas tecnologias juntas podem fazer toda a diferença para sua empresa? Então venha conhecer mais sobre esse assunto com a gente, em nosso artigo de hoje!
Os tipos de Machine Learning
O Machine Learning (ML) pode ser subdividido em três tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado e de reforço.
Supervisionado
Como o nome sugere, esse primeiro tipo recebe a supervisão de um humano para entregar as respostas esperadas. São especificadas as regras, rótulos e cenários que orientam o aprendizado de máquina para o resultado esperado.
Com o gerenciamento humano dos dados, o algoritmo faz o mapeamento de uma instrução já conhecida, que chamamos de exemplo rotulado. Seu aprendizado se refere a uma resposta correta que já foi passada antes, existindo uma relação entre as entradas e saídas, ou entre as perguntas e as respostas, que são iteradas até que uma condição seja atendida. Podemos dizer que ele assimila interações novas com base no que já foi aprendido anteriormente.
Não supervisionado
Ao contrário do ML supervisionado, no tipo não supervisionado não são conhecidas as saídas corretas, ou seja, não há exemplos rotulados. Os resultados são apresentados com base em padrões e características que se aproximam dos dados de entrada, às tarefas solicitadas, para encontrar as respostas corretas, mesmo sem o prévio aprendizado. Neste tipo, a análise e combinação das variáveis e dos dados é mais complexa do que no modelo supervisionado.
De reforço
O aprendizado de reforço envolve a metodologia de tentativa e erro, baseado na experiência. O conhecimento da máquina é desenvolvido conforme os erros ou atividades anteriores, que servem como base do que não fazer, para encontrar o cenário mais favorável, ou seja, a abordagem mais assertiva.
Onde é possível aplicar o Machine Learning?
O ML utiliza uma metodologia diferente, a depender do resultado desejado. Você já deve ter se deparado com uma página de vídeos recomendados no YouTube, uma lista de sugestões de filmes e séries na Netflix ou uma playlist feita somente para você no Spotify, certo? Esses são apenas exemplos de algoritmos de Machine Learning presentes no dia-a-dia de muitas pessoas! Entre suas diversas aplicações, podemos ainda citar:
- mineração de dados do Business Intelligence (BI);
- reconhecimento de voz e facial;
- filtro de spam;
- previsão do tempo;
- sugestão de amizades nas redes sociais;
- identificação de tentativas de fraudes;
- reconhecimento de linguagem para URAs interativas no atendimento ao cliente;
- atendimento personalizado, de acordo com o perfil do cliente.
A relação entre o CRM e Machine Learning
O Machine Learning pode ser o parceiro ideal para o CRM, com tomadas de decisão mais assertivas no setor comercial. O Machine Learning pode utilizar diversos tipos de dados sobre um determinado consumidor, identificar cenários e sugerir ações específicas para aquele perfil de cliente. As duas tecnologias juntas são capazes de interagir com o consumidor, rotular dados e manter um histórico rico em informações, que permitem melhorias nas vendas e no relacionamento com o cliente.
Como utilizar essas duas tecnologias juntas?
A aplicação em conjunto do CRM e Machine Learning pode ser usada em empresas de diversos portes e ramos de atuação, seja B2B ou B2C. Mesmo em níveis mais complexos, é possível elaborar estratégias baseadas em dados do mercado e dados do perfil do cliente.
Análise preditiva de vendas
Um dos diferenciais das soluções CRM com Machine Learning é a análise preditiva. O ML faz o processamento e cruzamento de dados coletados pelo CRM para fornecer informações mais estruturadas sobre o mercado e o comportamento dos clientes. É possível entender as decisões dos consumidores e encontrar pontos críticos na jornada do cliente de forma proativa, tornando a análise preditiva das vendas muito mais efetiva e permitindo que a empresa saia na frente em relação aos concorrentes.
Histórico e preferências dos clientes
Hoje, a personalização do atendimento é ponto crucial para manter um bom relacionamento com o cliente. Um bom CRM deve ser capaz de manter um histórico individual de cada cliente, e quando usado com ML, possibilita um planejamento estratégico para alavancar as vendas com mais poder aos vendedores, direcionando-os à etapa da jornada do cliente em que ele se encontra. É possível também segmentar clientes de acordo com seu perfil, acompanhá-los e lançar ofertas de upsell e cross-sell mais certeiras, uma troca de informações úteis para o sucesso do cliente.
Qualificação das prospecções com mais facilidade
A prospecção de novos clientes também é uma vantagem da união das duas ferramentas. O aprendizado de máquina fornece uma visão geral do cenário de vendas, combinando dados qualitativos e quantitativos que contribuem para a qualificação de prospects e para a centralização dos esforços onde há mais chances de fechar negócio.
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