Uma das tecnologias de maior destaque dos últimos anos, o machine learning, ou aprendizado de máquina, é um método que utiliza algoritmos capazes de aprender de maneira autônoma. Derivada da inteligência artificial, essa tecnologia que cresce ano após ano está cada vez mais sendo utilizada por empresas de todos os portes para melhorar processos internos e a análise inteligente de dados para a gestão.

A maioria dos empreendimentos está usando essa tecnologia para ganhar um diferencial de mercado, aproveitando a grande quantidade de dados produzida em múltiplas fontes para retirar insights precisos e fazer análises que dificilmente conseguiriam manualmente.

A grande diferença dos softwares dotados de machine learning é que eles se aprimoram sozinhos, com análises de dados e conforme são utilizados, resultando em um processo de aperfeiçoamento contínuo. Neste post, vamos entender como essa ferramenta pode ser usada na gestão de dados. Confira!

Possibilita a precificação dinâmica

A precificação dinâmica consiste é uma técnica de variação de preços de produtos e serviços com foco no controle de estoque e aumento da rentabilidade. Com essa tática, são gerados descontos ou promoções que facilitam a saída de determinados produtos. Há também a possibilidade de aumento de preços em determinados momentos para aumentar a margem de lucro.

A mudança de preços não é feita de forma aleatória, pois o algoritmo, por meio de cruzamento de dados, analisa diversos fatores, como a demanda pelo produto no momento da compra, nível de interesse dos clientes, envolvimento do consumidor em determinada campanha de marketing e até o tempo em que a mercadoria está em estoque.

Esses cálculos são possíveis graças à união entre big data e machine learning. Aplicativos como Uber e 99 Pop utilizam a precificação dinâmica pra definir o preço de suas viagens, calculando o valor no momento em que o usuário faz a solicitação.

Facilita o gerenciamento e análise de conteúdo

Falamos acima sobre a enorme quantidade de dados que uma empresa produz e tem acesso nos dias atuais. Analisar os detalhes de todas essas informações de forma manual ou com um sistema fixo pode fazer com que o negócio perca muitas oportunidades.

A gestão e a análise desses conteúdos podem ser simplificadas com a utilização do machine learning. A tecnologia pode, de forma autônoma, reconhecer pessoas, produtos, logos e outros símbolos que necessitam de uma avaliação humana para serem identificados, tornando a estruturação dos dados muito mais refinada.

Auxilia na detecção e prevenção de fraudes

Conforme os dados se tornam mais valiosos, a preocupação com a segurança digital aumenta. O machine learning é uma das tecnologias que auxiliam na proteção, segurança e integridade dos dados e sistemas.

Uma das formas e reduzir as perdas por fraudes é com a utilização da detecção de desvios. Nesse caso, o software identifica modelos de comportamentos ideais, impedindo qualquer interação que fuja desse padrão. Esses algoritmos levam em consideração fatores como:

  • histórico de um cliente;
  • informações pessoais;
  • transações anteriores;
  • dados de redes sociais;
  • geolocalização, entre outras informações.

Quanto mais for utilizado, mais o algoritmo ganha referências sobre os padrões e mais refinado fica para identificar os desvios.

Essa solução é utilizada por bancos e operadoras de cartão de crédito — se o seu cartão for utilizado para fazer uma compra em um valor diferente do padrão, em um local que você não tem o hábito de frequentar, é bastante provável que o algoritmo detecte um desvio.

A partir disso, pode enviar uma notificação para seu e-mail ou smartphone ou mesmo bloquear o cartão. É o mesmo mecanismo utilizado pelas redes sociais quando acessamos em um dispositivo ou local “desconhecido”.

Aprimora as análises preditivas

Um dos casos mais famosos de análise preditiva aconteceu na gigante americana de varejo Target. Com a utilização do machine learning e big data, a empresa identificou um padrão nos hábitos de compra de suas clientes grávidas. A partir disso, passou a identificar as clientes que seriam mães, passando a oferecer descontos e promoções em produtos específicos, como fraldas, carrinho de bebês, loções etc.

Mas não parou por aí: como o machine learning é uma tecnologia que se aprimora de forma autônoma, com o tempo, o algoritmo se tornou tão preciso que passou a ser possível identificar até o mês da gestão, tornando a indicação de produto cada vez mais certeira

A análise preditiva pode ser utilizada tanto para identificação de tendências externas, como preferência do público e avaliação de concorrentes, e avaliações internas, como o aumento de produtividade e segurança.

Possibilita a previsão de demanda

Com uma boa previsão de demanda, a organização pode aproveitar todo o potencial para vender mais em épocas de alta. Além disso, essa técnica ajuda a prevenir desperdícios e prejuízo quando tiver em períodos de baixa. Para que essas projeções sejam feitas de forma correta, deve-se reunir uma série de dados que envolvem comportamento de público, datas específicas, capacidade produtiva e histórico interno e do mercado.

Para reunir, analisar e retirar insights desses dados de forma efetiva, o empreendimento deverá contar com o machine learning. Com base no processamento dos dados e com ajuda dos algoritmos inteligentes, será possível fazer previsões de demanda levando em conta fatores econômicos, mercadológicos e financeiros.

Permite o uso da analítica aumentada

Trata-se de um setor de inteligência aumentada que foca a capacidade que o algoritmo tem para consultar e embasar a tomada de decisão. O objetivo é pular a etapa de análise de dados, atentando-se apenas aos resultados para que possam ser feitas escolhas mais estratégicas. Pode ser considerada uma evolução do modelo de machine learning atual que agilizará cada vez mais a capacidade de gestão.

Como vimos, o machine learning consiste no desenvolvimento de algoritmos que aprendem e evoluem de forma autônoma. Utilizando a capacidade de conhecimento de padrões e análise de dados, as empresas potencializam consideravelmente a capacidade competitiva, entrando em sintonia com a transformação digital. Além disso, como a intervenção humana é baixa, aumentando a produtividade e reduzindo custos.

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