6 maneiras como o aprendizado de máquina pode ser usado para dimensionar uma empresa

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que as organizações podem usar para dimensionar suas operações. Este artigo ensinará seis maneiras diferentes de sua empresa começar a aplicar o aprendizado de máquina para crescer, automatizar e permanecer mais seguro à medida que cresce.

Escalar uma empresa não é fácil. Você precisa se preocupar com marketing, publicidade, finanças, equipes e muito mais. Parece que há sempre uma quantidade interminável de tarefas se acumulando.

Bem, não precisa ser assim. Na verdade, muitos empreendedores estão adotando o aprendizado de máquina para automatizar tarefas, economizar tempo e trabalhar de forma mais inteligente.

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que funciona treinando modelos e algoritmos. Isso é feito aproveitando dados históricos e em tempo real para criar previsões, otimizações e sugestões.

Quer ver como as empresas podem usar o aprendizado de máquina para escalar mais rapidamente? Confira estes cinco casos de uso.

Análise preditiva e previsão

Uma forma de aprendizado de máquina é a análise preditiva. Pense em suas soluções tradicionais de análise, como Google Analytics ou Google 360. Elas são o que chamamos de análise em lote. Eles pegam dados anteriores, sejam de ontem ou de um ano inteiro anterior, e os apresentam ao usuário para interpretação.

Isso é ótimo. No entanto, está desatualizado até certo ponto. Os negócios se movem rapidamente, então você precisa dos dados mais atualizados possíveis. A análise preditiva avalia as operações e o comportamento de negócios para prever marketing, publicidade e gastos.

Ele permite que uma empresa olhe para o futuro para determinar se seus esforços terão um ROI e um impacto que vale a pena. Caso contrário, eles podem descartar essas ideias e realocar esforços em outro lugar.

Pense em quanto tempo é gasto testando e experimentando por outro lado. Tudo isso é feito automaticamente com plataformas de análise preditiva. Você simplesmente a integra como qualquer outra ferramenta, funciona normalmente e fornece previsões precisas para otimizar o desempenho.

Reforce a segurança cibernética

A tecnologia muda extremamente rápido. Exploits e vulnerabilidades avançam com a mesma rapidez por causa disso. As empresas precisam ter paz de espírito enquanto escalam, caso contrário, estarão constantemente olhando pelo espelho retrovisor.

O aprendizado de máquina é uma solução. É capaz de ser sincronizado com a segurança cibernética para aprender continuamente sobre falhas e riscos. Eles são apresentados ao usuário para correção, ao mesmo tempo em que ajudam os profissionais de marketing a saber onde os problemas tendem a se manifestar. (Acesso do usuário, malware, etc.)

Isso é alcançado principalmente por meio de um subconjunto de aprendizado de máquina chamado detecção de anomalias. Essa tecnologia varre uma empresa para encontrar atividades incomuns, também conhecidas como anomalias. Eles são classificados de um a três, sendo um menor e três graves. As empresas podem, então, lidar com os problemas à medida que são encontrados, em vez de monitorá-los constantemente.

Conheça as melhores campanhas de marketing

Mídias sociais, SEO, PPC, blogs. A lista continua. As organizações investem em muitos canais diferentes para adquirir clientes e aumentar o valor da marca. No entanto, qual gera mais conversões e receita?

A maioria das plataformas fornecerá essas informações. Mas, você tem que trabalhar para isso primeiro. Isso significa investir tempo e energia no planejamento, lançamento e medição de campanhas. Não seria bom simplesmente ser informado pelo software o que fazer?

É possível graças ao aprendizado de máquina. O software de segurança de marketing analisa as campanhas para descobrir quais estão gerando receita e quais estão drenando o orçamento. As empresas podem se concentrar em atividades de alto ROI enquanto eliminam desperdícios de tempo.

Automatize o atendimento ao cliente com chatbots

O atendimento ao cliente leva muito tempo. Você precisa responder a solicitações, cultivar relacionamentos, corrigir problemas, implementar feedback e muito mais. É importante, mas você não preferiria se concentrar no lançamento daquele novo produto ou estratégia com o qual está se preocupando? A maioria dos profissionais de marketing também.

Se você já visitou um site e foi recebido por um chatbot, você interagiu com o aprendizado de máquina sem perceber. É uma das formas de IA mais acessíveis e fáceis de implementar.

Os chatbots são projetados para interagir com os usuários, responder perguntas, fornecer informações e vender produtos. Além disso, eles aprendem como os clientes se comportam para oferecer respostas exclusivas com base nas personas do comprador.

Existem muitos aplicativos, plugins e plataformas de chatbot diferentes para usar. Eles se integram diretamente aos sites e você personaliza a mensagem, o perfil e o funil. Além disso, você pode configurar chatbots gratuitamente em redes como o Facebook, se tiver uma página comercial.

Reduza a fraude e o risco financeiro

As empresas envolvidas em finanças, transações e comércio eletrônico entendem que a fraude é um grande risco. Fraude de cartão de crédito, roubo de identidade e crimes semelhantes estão em níveis elevados. Tornar-se vítima desses crimes como marca pode resultar em perda de receita e clientes.

O aprendizado de máquina é capaz de treinar modelos que analisam o comportamento financeiro de uma empresa para entender o que é comportamento normal ou de risco. Essas informações são usadas para determinar se transações específicas são seguras ou inseguras para aceitar.

Otimização de estoque e inventário

As marcas que vendem produtos físicos, especialmente aquelas que trabalham com atacadistas externos, todas têm um grande obstáculo: estoque. Os clientes estão continuamente comprando e devolvendo produtos, fazendo com que os níveis de estoque fluam todos os dias. Manter níveis de estoque precisos é fundamental para o atendimento, contabilidade e organização do produto.

Já existem duas abordagens para isso. A primeira é ter um assistente ou indivíduo semelhante para atualizar manualmente SKUs, níveis de estoque e gerenciar inventário. A segunda é usar um software que automatize a maioria dessas tarefas.

A próxima etapa é a otimização de inventário com aprendizado de máquina. Isso ajuda os armazéns a gerenciar os níveis de produtos da maneira mais eficiente possível, garantindo que as cadeias de suprimentos nunca sejam interrompidas.

Um grande exemplo disso é a Amazon. Eles enviam milhões de pacotes todos os dias e usam aprendizado de máquina para manter seu inventário preciso. Seu sistema reabastece preventivamente produtos populares e prevê quando os itens estarão fora de estoque para que os clientes nunca atrasem as remessas.

Conclusão

Não faltam tecnologias para adotar como empresa em 2020. Também pode ser difícil decidir quais são as melhores.

O aprendizado de máquina – e a inteligência artificial – estão na vanguarda da adoção no momento. No entanto, alguns hesitam porque tem a reputação de ser complexo e intimidador. Felizmente isso não é mais o caso.

Pense nisso como qualquer outra ferramenta que você usa. Você aprende o painel, integra campanhas e os relatórios informam tudo o que você precisa saber.

O aprendizado de máquina também oferece vários benefícios enormes para as empresas à medida que crescem. Isso inclui previsões precisas, segurança aprimorada, marketing otimizado, atendimento aprimorado ao cliente, fraude reduzida e melhor gerenciamento de estoque.