Machine Learning: O que é e como usar no atendimento

Dentre as diversas inovações tecnológicas que impulsionam a economia, o aprendizado de máquina, mais conhecido pelo termo em inglês machine learning, tem se destacado no comércio eletrônico.

Com o avanço da inteligência artificial (IA), conceitos como machine learning e deep learning estão cada vez mais presentes no dia a dia, tornando-se parte essencial das estratégias de inovação. No varejo digital, essa tecnologia proporciona uma experiência de compra mais personalizada, permitindo que os comerciantes compreendam melhor o comportamento dos consumidores.

Isso ocorre porque o machine learning analisa padrões de consumo e transforma essas informações em recomendações sob medida para cada cliente, otimizando as interações e aumentando as chances de conversão.

De acordo com um estudo da McKinsey, em 2024, 72% das empresas ao redor do mundo já haviam adotado essa tecnologia, um crescimento expressivo em relação aos 55% registrados no ano anterior.

Neste artigo, você vai entender melhor o que é machine learning e como ele pode ser aplicado para aprimorar o atendimento ao cliente e impulsionar os resultados do seu negócio.

O que é Machine Learning?#

O Machine Learning é uma tecnologia que permite aos computadores analisar grandes volumes de dados, identificarem padrões e fazerem previsões com alta precisão, utilizando algoritmos e técnicas estatísticas.

O princípio central desse conceito é que os sistemas possam aprender com os dados disponíveis, reconhecendo padrões e tomando decisões sem a necessidade de programação manual constante.

Como Machine Learning funciona?#

O processo de aprendizado de máquina pode variar conforme a abordagem utilizada, mas, em geral, segue algumas etapas comuns.

Tudo começa com o fornecimento de um conjunto de dados iniciais para um algoritmo, que então treina um modelo capaz de identificar padrões relevantes. Após essa fase de aprendizado, o modelo passa por testes, ajustes e otimizações antes de ser implementado para uso real.

O desempenho do modelo depende do tipo de algoritmo escolhido:

• Classificação: Identifica a qual categoria uma determinada amostra pertence, retornando a classe correspondente.
• Regressão: Utiliza dados para prever valores numéricos com base em características específicas.
• Agrupamento: Separa amostras semelhantes em grupos, reconhecendo padrões ocultos nos dados.

A escolha do algoritmo correto é essencial para garantir previsões mais precisas e tornar as decisões automatizadas mais eficazes.

Tipos de machine learning#

Agora que já entendemos o que é machine learning, é importante destacar que essa tecnologia pode ser aplicada de diferentes formas. Existem quatro principais abordagens de aprendizado de máquina, cada uma com características específicas. Confira cada uma delas:

1. Aprendizado Supervisionado#

Nesse modelo, os algoritmos são treinados com base em exemplos previamente rotulados. Isso significa que os dados fornecidos ao sistema contém respostas corretas e incorretas, permitindo que a máquina aprenda a fazer associações e previsões a partir dessas referências.

2. Aprendizado Não Supervisionado#

Aqui, o sistema recebe um conjunto de dados sem rótulos, ou seja, sem informações explícitas sobre o que é certo ou errado. O algoritmo precisa identificar padrões e relações por conta própria, agrupando os dados de acordo com suas semelhanças.

3. Aprendizado Semi-Supervisionado#

Esse método combina elementos dos dois anteriores. O sistema recebe uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados, usando os primeiros como referência para interpretar o restante. Essa abordagem é útil quando o processo de rotulação é muito caro ou demorado.

4. Aprendizado por Reforço#

Baseado na lógica de tentativa e erro, esse modelo ensina a máquina a tomar decisões por meio da experiência. O sistema recebe recompensas ou penalidades conforme suas ações, aprendendo a escolher as melhores estratégias ao longo do tempo.

Com o avanço da inteligência artificial, o machine learning tem se tornado uma peça-chave na transformação digital, impactando setores como atendimento ao cliente e experiência do usuário.

Qual é a diferença entre machine learning, inteligência artificial e deep learning?#

Apesar de serem muitas vezes confundidos e usados como sinônimos, inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) possuem significados distintos.

A inteligência artificial é um campo da ciência da computação voltado para o desenvolvimento de máquinas e sistemas capazes de aprender, raciocinar e tomar decisões de forma semelhante à inteligência humana.

Além disso, a IA também abrange a análise de dados em grande escala, indo além da capacidade humana de processamento. Esse domínio envolve diversas áreas, como estatística, engenharia de software e hardware, neurociência e até filosofia.

Já o machine learning é uma das aplicações da inteligência artificial, focada no treinamento de sistemas para executar tarefas de forma autônoma, sem necessidade de instruções programadas previamente.

Ele permite que as máquinas extraiam conhecimento a partir de dados, utilizando abordagens como redes neurais, aprendizado supervisionado e não supervisionado, árvores de decisão e regressão linear.

Dentro do machine learning, existe um subconjunto ainda mais específico chamado deep learning (aprendizado profundo), que trabalha com redes neurais avançadas.

Essas redes são compostas por camadas de neurônios artificiais interconectados, onde os dados passam por diferentes níveis de processamento até chegarem a um resultado.

Modelos com mais de três camadas são chamados de redes neurais profundas, podendo atingir centenas ou até milhares de camadas para resolver problemas complexos de classificação e análise de dados.

Principais vantagens do Machine learning#

Após compreender o conceito de machine learning e deep learning, suas distinções e os desafios envolvidos na implementação, é fundamental destacar os benefícios que essas tecnologias podem trazer para o seu negócio. Confira algumas das principais vantagens:

Melhoria na experiência do cliente#

O uso do machine learning permite criar interações mais personalizadas e assertivas, analisando grandes volumes de dados para entender padrões de comportamento, preferências e necessidades específicas de cada cliente.

Aumento da eficiência operacional#

A automação proporcionada pela inteligência artificial agiliza processos internos, eliminando tarefas manuais repetitivas e otimizando o fluxo de trabalho. Isso torna a operação mais eficiente e produtiva.

Detecção e prevenção de fraudes#

Com algoritmos avançados de deep learning, os sistemas conseguem identificar atividades incomuns e emitir alertas quando algo sai do padrão esperado. Essa funcionalidade é essencial para garantir mais segurança e evitar tentativas de fraude.

Como usar machine learning no atendimento ao cliente#

Os sistemas inteligentes têm o potencial de transformar a experiência do cliente, tornando o atendimento mais eficiente e reduzindo a sobrecarga da equipe. Quando bem implementadas, tecnologias como inteligência artificial e machine learning agregam valor ao suporte ao cliente.

Veja algumas aplicações práticas dessas soluções:

Chatbots#

Os chatbots utilizam machine learning e deep learning para simular interações com clientes, oferecendo suporte automatizado e eficiente.

Essas ferramentas conseguem interpretar perguntas, fornecer respostas adequadas e até mesmo transferir a conversa para um atendente humano quando necessário. Integrados a plataformas como WhatsApp, Messenger e chats de sites, eles possibilitam um atendimento ágil e personalizado, aprendendo continuamente com cada interação para melhorar a comunicação.

Análise Preditiva#

Empresas que buscam otimizar o atendimento ao cliente podem utilizar machine learning para prever necessidades e melhorar a experiência do usuário. A análise preditiva permite interpretar interações passadas e antecipar problemas ou preferências, facilitando um atendimento mais assertivo e proativo.

Direcionamento do atendimento#

Um dos fatores que mais impactam negativamente a experiência do cliente é o tempo de espera no atendimento. Quanto maior a demora, maior a insatisfação, o que reduz significativamente as chances de fidelização e novas compras.

Com o uso de machine learning, é possível reconhecer padrões de interação em diversos canais de atendimento permitindo a identificação antecipada de problemas e a sugestão de soluções automatizadas.

Isso torna o processo mais ágil e preciso, reduzindo a necessidade de intervenção humana.

Otimização de custos#

Manter uma equipe de atendimento ao cliente, seja interna ou terceirizada, pode gerar altos custos operacionais.

Ao integrar soluções de machine learning, a necessidade de atendentes diminui, enquanto a eficiência do setor aumenta. Isso resulta em uma significativa redução de despesas, sem comprometer a qualidade do serviço.

Entender o comportamento do cliente#

A análise dos dados coletados durante as interações permite identificar padrões importantes, como o horário mais conveniente para atendimento e o canal de comunicação preferido do cliente. Esse tipo de insight possibilita um contato mais assertivo e personalizado, aumentando as chances de conversão e satisfação.

Assistentes Virtuais#

Diferente dos chatbots, os assistentes virtuais não tentam replicar a interação humana, mas focam em fornecer suporte especializado em determinadas áreas. Com o uso de machine learning, eles aprimoram a coleta e o compartilhamento de informações, contribuindo para uma experiência mais fluida e eficiente.

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