Entre as inovações tecnológicas incorporadas às mais diversas atividades da economia, o aprendizado de máquina, ou machine learning, termo em inglês pelo qual ele é mais conhecido, também se destaca no varejo online.

São várias as aplicações e os benefícios colhidos pelos comerciantes, que conseguem oferecer uma experiência de compra diferenciada para o consumidor final.

Isso porque as soluções de machine learning conseguem identificar padrões de consumo revertendo as informações obtidas em recomendações personalizadas para o cliente.

Na prática, isso acontece, por exemplo, quando alguém está adquirindo determinado produto e as ferramentas de machine learning indicam itens complementares ao que o consumidor está comprando, fazendo com que desperte o seu interesse.

Além de agregar valor à experiência de compra para os usuários, pode resultar em um ticket médio de venda maior para o lojista e, por sua vez, aumentar a sua rentabilidade.

No entanto, esse é apenas um dos casos de uso do machine learning no comércio eletrônico. As soluções desse tipo também são capazes de gerar outras formas de interação com os consumidores, configurando-se como uma das ferramentas de vendas mais estratégicas da atualidade.

O que significa machine learning?

O machine learning é uma das áreas da Inteligência Artificial (IA), que corresponde à capacidade das máquinas de reproduzir o comportamento humano inteligente, concentrando-se na construção de sistemas que aprendem ou aprimoram o desempenho com base nos dados que obtém.

Dessa forma, as soluções de machine learning conseguem executar funções complexas de forma similar à maneira como os indivíduos resolvem problemas.

Em outras palavras, isso equivale a máquinas que podem reconhecer cenas visuais, compreender um texto redigido em linguagem natural ou agir no mundo físico.

Porém, apesar de ser algo que se popularizou mais recentemente, o conceito de machine learning data dos anos 1950, quando Arthur Samuel, um dos pioneiros da IA, o definiu como “a área de estudo que confere aos computadores a aptidão de aprender sem, na verdade, serem visivelmente programados”.

Hoje, com o avanço tecnológico, o machine learning está presente em várias situações e atividades corriqueiras, como na interação com bancos, nas compras on-line ou no uso das redes sociais. Em qualquer um desses casos, os algoritmos de machine learning entram em ação para tornar a experiência mais eficiente e segura.

Como funciona?

O ponto de partida do machine learning são dados como números, fotos ou texto, imagens de pessoas ou até mesmo itens de estoque das empresas, registros de serviços prestados, séries temporais, relatórios de vendas, entre outros.

Uma vez coletados, os dados são preparados para serem usados para treinar os sistemas de aprendizado de máquina. Assim, quanto mais dados disponíveis, melhor eles vão funcionar.

A partir daí, os sistemas de machine learning são capazes de se treinar sozinhos para encontrar padrões, fazer previsões e dar sugestões sobre que ações tomar. Além disso, eles podem aperfeiçoar seu desempenho com base em sua própria experiência.

Com o tempo, os programadores também podem ajustar os sistemas, inclusive alterando seus parâmetros, para ajudar a direcioná-los para resultados mais precisos.

Enquanto isso, alguns dados de treinamento são mantidos para serem usados como meios de avaliação, testando a precisão dos sistemas de machine learning quando são mostrados novos dados. Consequentemente, como resultado se tem modelos que podem ser usados no futuro com conjuntos de dados distintos.

Nesse contexto, existem três métodos de machine learning: aprendizado supervisionado, não-supervisionado e de reforço.

O primeiro é aquele em que os algoritmos são treinados tendo como base exemplos já categorizados, a partir dos quais eles entendem o padrão das variáveis expostas.

Já o segundo, se dá quando os computadores tentam aprender sozinhos a partir dos dados apresentados e sem resultados pré-definidos servindo como parâmetro. A propósito, no aprendizado não-supervisionado a meta é achar estruturas, padrões e relações entre os dados sem qualquer orientação anterior.

Por fim, o aprendizado de reforço ensina as máquinas por meio de tentativas e erros a fim de tomar a melhor decisão, estabelecendo um sistema de recompensa.

O uso do machine learning na interação com o consumidor

Existem vários casos de uso do machine learning nas empresas, propiciando uma série de interações a fim de aprimorar a experiência do cliente. Entre os principais estão:

• Suporte às vendas – os dados dos consumidores e seu histórico de compras são capazes de treinar os algoritmos dos sistemas de machine learning com o intuito de avaliar o sentimento dos clientes, fazer previsão de vendas e possibilidade de desistência de compra;
• Atendimento ao cliente – os modelos de machine learning incluem chatbots e assistentes virtuais para automatizar a rotina de atendimento aos consumidores e agilizar a solução de demandas e problemas;
• Segurança – auxilia as empresas a aperfeiçoarem as ferramentas de análise de ameaças e como elas reagem a ataques cibernéticos, protegendo as transações;
• Marketing digital – o machine learning possibilita que a área de marketing identifique potenciais clientes, oferecendo as ferramentas e materiais de divulgação adequados para as pessoas certas e no momento certo; e
• Prevenção de fraudes – o aprendizado de máquina ajuda, por exemplo, as administradoras de cartão de crédito e instituições financeiras a analisarem grandes volumes de dados operacionais, objetivando detectar atividades suspeitas em tempo real.

Benefícios para as empresas

Já entre as principais vantagens de uso do machine learning para as empresas estão:

• Melhora no desempenho em função da previsão de vendas e, por sua vez, a tomada de decisões mais precisas;
• Atendimento 24 horas e todos os dias da semana, visto que robôs sempre estão disponíveis;
• Criação e oferta de produtos cada vez mais personalizados, levando-se em consideração o perfil, características, demandas e problemas de cada cliente individualmente;
• Maior eficiência nos processos internos das empresas, permitindo, assim, elevar a produtividade pela redução das tarefas burocráticas; e
• Uso da análise preditiva a fim de descobrir as melhores maneiras de abordar a clientela.

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