Machine learning: a resposta certa para o cliente em qualquer cenário

Dentro do conceito de inteligência artificial uma das categorias de algoritmos que estão sendo cada vez mais disseminados em sistemas de decisão é a de aprendizado de máquina, ou machine learning. Tais sistemas se beneficiam de um aumento de capacidade de investigação e interpretação em um universo de dados massivos. A tecnologia é uma classe de algoritmos que aprendem de forma interativa, a partir dos dados processados, gerando estratégias mais inteligentes a cada interação. Uma das principais vantagens de se aplicar machine learning diz respeito à adaptabilidade a contextos dinâmicos e permitindo redirecionamento estratégico de forma continua. E isso também tem tudo a ver com os negócios.

Sabemos que cada cliente tem necessidades únicas. Responder às suas expectativas corretamente e com agilidade é o segredo do cultivo de clientes fiéis e satisfeitos. A tecnologia de aprendizado de máquina permite prever o comportamento do cliente, viabilizando às companhias o fornecimento de uma resposta mais adaptada e personalizada, em tempo real.

Utilizados para automatizar processos complexos para os quais os modelos de programação tradicionais seriam muito caros e ineficientes, os algoritmos podem ser desenhados para operar de forma supervisionada ou autônoma. Na primeira forma, passos intermediários no processo de refinamento do modelo são orientados por intervenção humana. Na modalidade autônoma, o código tem ciclos que não dependem da necessidade externa para estabelecer o modelo a ser utilizado no próximo ciclo.

A aplicação de estratégias de machine learning pode ser flexível e transparente, para que os resultados das decisões sejam vistos e colocados em prática, tanto por sistemas de atendimento eletrônico, quanto por representantes que vão interagir com o cliente com o apoio de aplicações no desktop. Os principais benefícios são a maior adaptabilidade de sistemas a mudanças não previsíveis e a problemas complexos em que um código tradicional levaria muito tempo para ser desenhado. Na prática, a tecnologia pode ser utilizada em diagnóstico médico ou de problemas técnicos, modelos de risco financeiro ou de fraudes, modelos de propensão para conversão de vendas ou de risco de perda de clientes (churn) e condução de diálogo com o cliente em plataformas eletrônicas, como URAs e chatbots.

Na área de processamento de voz, em plataformas analíticas de interações por chamadas telefônicas, por exemplo, a tecnologia de machine learning é aplicada para melhorar o processo de transformação do áudio em códigos fonéticos, independente do idioma e sem necessidade de pré-existência do termo em um dicionário (gírias, nomes de produtos ou siglas). O mecanismo de aprendizado de máquina utiliza redes neurais para analisar o áudio. Sem onerar o processamento, esse mecanismo adiciona contexto à identificação de fonemas e palavras, “aprendendo” a cada interação e processamento de novas massas de áudio recebidas.

Outra aplicação do aprendizado de máquina está na criação de perfis comportamentais a serem aplicados de forma preditiva com base na captura de dados brutos obtidos em múltiplos canais e no sequenciamento da jornada do cliente. As técnicas de machine learning permitem o modelamento de grandes massas de dados em visualizações mais claras dos cenários possíveis para iniciativas com foco em eficiência operacional e na personalização do atendimento.

Segundo o Gartner, cada vez mais as organizações serão avaliadas não apenas pelo seu big data, mas principalmente pela eficácia dos algoritmos que transformam estes dados em ações e, consequentemente, melhoram a experiência do usuário. A previsão é que até 2018 mais de 50% das grandes organizações mundiais irão competir no mercado utilizando soluções avançadas de analytics, o que irá resultar numa ruptura total com nosso atual modelo de negócios.

A vantagem competitiva não está em apenas deter e estudar milhões de dados, mas na capacidade de operacionalização dos insights gerados por eles, na transformação efetiva que podem trazer para o relacionamento com o seu cliente. As soluções que aplicam machine learning certamente serão fundamentais para estreitar essa relação empresa-cliente e gerar novas oportunidades de negócios, oferecendo a resposta melhor e mais rapidamente em qualquer cenário.

*Por Ingrid Imanishi, gerente de soluções avançadas da NICE