Entendendo seus cliente com Machine Learning

Relacionamento com o cliente é uma parte fundamental dos negócios. Empresas que têm a principal fonte de renda baseada em mensalidades como serviços de streaming, por exemplo, precisam estar sempre à frente dos seus clientes para mantê-los utilizando seus produtos e serviços.

Isso porque pesquisas indicam que adquirir novos clientes demanda mais investimentos do que manter os atuais. Segundo a publicação da Harvard Business Review: “Conseguir novos clientes, dependendo da indústria, pode ter um custo entre 5 e 25 vezes maior do que manter os antigos”. Se pensarmos em companhias de telecomunicações como exemplo, podemos perceber que, para conseguir novos clientes, é comum que elas ofereçam ofertas em planos ou descontos em smartphones.

Outro fator que contribui para o afastamento dos clientes é o crescimento do negócio, já que torna cada vez mais difícil manter um relacionamento individual e personalizado.

Esse relacionamento é fundamental para conseguir prever quando um consumidor está sujeito a deixar seus produtos e/ou serviços. Sistemas de CRM possuem dados e ferramentas para ajudar na fidelização dos clientes, mas para saber quais ações devem ser tomadas e qual o melhor momento de colocá-las em prática é necessário analisar esses dados.

É justamente aqui que temos um potencial uso para aplicações de Machine Learning (ML).

Machine Learning

Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é uma das vertentes de Inteligência Artificial que utiliza algoritmos e estatística para produzir aplicações que realizam determinadas tarefas. Essas funções não são programadas explicitamente no algoritmo, ao invés disso, o objetivo do sistema é aprender a tarefa que deve ser executada a partir de dados.

Créditos da imagem: https://www.codesofinterest.com/p/what-is-deep-learning.html

Esses dados são utilizados em uma fase de treinamento permitindo que a aplicação de ML "aprenda" como realizar seu trabalho. Nessa fase é essencial que o conjunto de dados seja o mais completo possível para que o modelo consiga aprender de maneira correta e com menor chances de ser enviesado (o modelo aprende bem como representar os dados de treinamento, mas não consegue generalizar).

Depois de treinada um aplicação de ML está apta a fazer inferências, isto é, executar a tarefa para a qual foi treinada. Além disso, é comum que a aplicação seja treinada novamente com novos dados para melhorar ainda mais sua acurácia.

Como esse modelos são capazes de realizar tarefas que não são simplesmente baseadas em regras, podemos utilizar ML para conseguir prever há o risco de um cliente ficar inativo e, além disso, criar conteúdo personalizado para ele.

Aplicações

Utilizando Machine Learning é possível identificar clientes que podem deixar serviços e/ou produtos e promover melhores ações de forma a evitar esse desligamento. Como exemplo, o PayPal utiliza algoritmos de Machine Learning para prever se um cliente vai parar de utilizar sua plataforma e quando, assim é possível gerar campanhas para promover a retenção desses usuários.

Além de prever o risco do abandono dos clientes, sistemas de ML também têm sido empregados para melhorar a experiência deles, outro aspecto importante para a retenção. A Amazon utiliza Inteligência Artificial para sugerir produtos com base no perfil do usuário, trazendo uma experiência customizada em seus serviços; já o Spotify consegue sugerir músicas com base na preferências do usuário. Esses exemplos mostram como é possível utilizar uma grande base de clientes a seu favor, uma vez que os hábitos dos consumidores podem ser modelados a partir de grupos ou clusters.

Conclusão

Essas são apenas algumas das aplicações que podem ser criadas com o uso de Aprendizado de Máquina aplicado as dados dos consumidores. O mais importante é conseguir entender quais as necessidades da sua companhia e como ML pode trazer mais valor para os seus clientes e o seu negócio.