O que é machine learning (e como ele vai revolucionar as vendas)?

Machine learning é um tipo de inteligência artificial (IA) com potencial para simplificar quase todos os processos comerciais por meio de melhorias em automação, previsão e insights.

Você pode usar machine learning para entender melhor seus clientes, entregar campanhas de marketing mais eficientes e melhorar seus processos de vendas — mas para aproveitar ao máximo a IA, você precisa entender como ela funciona.

Então vamos lá, o que é machine learning?

Nesse artigo, desmistificamos machine learning e explicamos como ele pode ser usado para otimizar seus processos de vendas.

O que é machine learning?

Machine learning (ML) permite que um sistema de computação aprenda e melhore sozinho, sem a necessidade de programá-lo para uma tarefa específica. Geralmente, ele é usado para desenvolver programas que podem tomar decisões ou fazer previsões poderosas com base em informações críticas.

Imagine que você tenha um grande banco de dados de CRM e queira saber quais clientes têm mais probabilidade de comprar um novo produto. Um algoritmo de machine learning pode analisar os dados da sua clientela (como compras anteriores, histórico de navegação e assim por diante) para identificar padrões de compra.

Com base nesses padrões, ele faz uma previsão de quais clientes têm maior probabilidade de fechar uma compra. Conforme seus clientes compram ou não seu produto, o sistema aprende e melhora suas previsões ainda mais.

Inteligência artificial X deep learning X machine learning

IA, machine learning e deep learning são três conceitos de ciência de dados bastante relacionados que as pessoas geralmente confundem.

IA é o termo guarda-chuva que engloba tanto machine learning quanto deep learning. É um conceito bastante amplo que inclui vários tipos de software que funcionam de maneira muito semelhante ao processo humano de tomada de decisões.

Exemplo de IA: um exemplo de IA são chatbots desenvolvidos com IA, que podem entender perguntas e dar respostas relevantes.

Machine learning é uma forma de IA que usa algoritmos para aprender e melhorar a execução de certas tarefas por meio de experiência.

Exemplo de machine learning: desenvolvedores de software podem usar machine learning para treinar seus chatbots para entender melhor a fala humana.

Deep learning é um tipo específico de machine learning que usa algoritmos complexos multicamadas (chamadas de redes neurais) para simular o processo de aprendizado do cérebro humano. A principal diferença entre machine learning e deep learning é que algoritmos de machine learning precisam de volumes de dados muito maiores e muito menos intervenção humana.

Exemplo de deep learning: alguns modelos de deep learning conseguem entender diferentes tipos de clientes e contextos, o que pode ajudar o chatbot a entender o sentimento de cada frase, ajustando suas respostas para cativar o cliente.

Outra maneira como cientistas de dados usam deep learning é para analisar o sentimento de clientes a partir de resenhas e mídias sociais, trazendo insights sobre como os clientes enxergam sua marca. Também se usa comumente em detecção de fraudes.

A visão computadorizada é outra aplicação de deep learning que ajuda a IA a entender imagens e vídeos. Carros autônomos usam a visão computadorizada para identificar objetos e pedestres.

Veja um resumo desses três conceitos:

Como funciona o machine learning?

Na programação tradicional, um sistema de computador segue instruções (um algoritmo) e realiza uma tarefa específica.

Com o machine learning, você dá ao sistema um conjunto de dados de treinamento e um resultado desejado ou tarefa que deseja que seja realizada. Depois, o sistema decide o que fazer por conta própria, melhorando com o decorrer do tempo, conforme ele se especializa naquela tarefa específica.

Por exemplo, digamos que você deseja criar um modelo de reconhecimento de imagens que possa identificar cachorros em fotos. Na programação tradicional, você diria ao software em que ele deveria ficar de olho: quatro patas, duas orelhas, assim por diante. Com machine learning, ele aprende a identificar cachorros por conta própria.

Quando um algoritmo fica bom em identificar os cachorros do conjunto de dados original, você pode mostrar a ele um conjunto aleatório de novas imagens. Se o treinamento tiver sido bem-sucedido, agora ele deve conseguir identificar cachorros em imagens que nunca viu antes.

Há quatro etapas principais para chegar a esse ponto.

Passo 1: Coleta de dados

O primeiro passo é coletar e preparar os dados que servirão para treinar o modelo de machine learning. Pode ser qualquer forma de dados como imagens, estatísticas, posts (anteriormente chamados de tweets) e assim por diante, dependendo do resultado desejado.

Os dados precisam ser relevantes para a tarefa e preparados de tal forma que o programa de machine learning possa entender (chamado de pré-processamento). Se estiver desenvolvendo uma ferramenta para identificar cachorros, você precisa fornecer ao modelo muitas imagens, algumas de cachorros e outras não.

Também é necessário formatar os dados na planilha ou banco de dados correspondente para o modelo que estiver usando. Limpe seus dados: remova duplicatas, corrija erros e normalize os dados conforme os requisitos do modelo.

Esse passo confirma que seu modelo de machine learning vai conseguir entender a tarefa e interpretar os dados corretamente. Sem a preparação de dados, o modelo pode produzir resultados inconsistentes.

Por exemplo, se você inserir várias imagens de gatos categorizados de maneira errada e o modelo pensar que são cachorros, ele será treinado para identificar as imagens erradas.

Previsões incorretas podem ter sérias consequências, especialmente se o algoritmo for usado para analisar informações confidenciais de atendimento médico ou dados confidenciais de vendas. Além disso, se um algoritmo for mal treinado, seu treinamento precisará ser refeito e testado novamente, impondo custos adicionais ao custo geral.

Passo 2: Escolha do modelo

Após a preparação, é necessário escolher o modelo de machine learning ideal para o trabalho escolhido.

Pesquise cada modelo com calma. Cada um usa um algoritmo diferente para resolver problemas distintos de diversas maneiras. Também é importante considerar a complexidade de cada modelo e quanto poder computacional será necessário para sua execução. Modelos complexos geralmente requerem mais tempo de treinamento, poder de processamento e memória, aumentando o custo de desenvolvimento.

Se quiser que o modelo classifique e categorize seus dados, talvez seja interessante escolher um modelo de regressão linear, ao passo que se quiser agrupar certos tipos de dados, pode-se usar um modelo K-means.

Explicamos as diferenças entre algoritmos de machine learning em mais detalhes abaixo.

Passo 3: Treinamento

Após escolher um modelo adequado, será necessário treiná-lo usando os dados preparados. Nesse passo, o modelo aprende como mapear seus dados de entrada para a saída que deve ser gerada.

À primeira vista, o modelo ajusta seus parâmetros aleatoriamente. Ele faz previsões com base nesses parâmetros aleatórios e depois compara-as com a saída real. Se houver uma diferença grande entre a previsão e a saída, há imprecisão.

Voltando ao exemplo de identificação de imagens, o modelo analisa cada imagem e determina parâmetros aleatórios com base em valores de pixels.

Por exemplo, ele pode decidir que a percentagem de pixels marrons é um parâmetro útil e usa-o com dezenas ou centenas de outros parâmetros para tentar prever quais imagens são de cachorros.

Depois, as previsões são comparadas com a categoria real, se aquela foto é ou não de um cachorro. Os parâmetros são ajustados levemente em uma direção que leva a maior precisão. Talvez ele deva considerar uma percentagem menor de pixels marrons.

Esse processo é repetido pelo modelo centenas de vezes até que suas previsões correspondam todas as vezes com o resultado.

Passo 4: Avaliação

Após o treinamento, é necessário avaliar a efetividade do modelo em um cenário de mundo real. Para isso, você terá de testar o modelo usando dados novos que não foram usados na etapa de treinamento. Após gerar as previsões, você pode usar métricas chave para medir a precisão do modelo.

Veja um exemplo de validação de dados. Considerando que você treinou um modelo para classificar imagens como “cachorro” ou “não cachorro”, seu desempenho pode ser avaliado medindo-se o número de:

• Positivos verdadeiros (imagens de cachorros categorizadas corretamente como cachorro)

• Falsos positivos (imagens que não são de cachorros categorizadas como cachorro)

• Negativos verdadeiros (imagens que não são de cachorros categorizadas como não cachorro)

• Falsos negativos (imagens de cachorros categorizadas como não cachorro)

Problemas diferentes precisam de métricas diferentes, então é crucial escolher aquelas que tenham relação com sua tarefa específica.

Se o modelo funcionar bem e atender a seus requisitos, você pode começar a usá-lo. No entanto, é importante observar seu desempenho e verificar se há vieses ou previsões incorretas. Ele pode tornar-se menos efetivo com o decorrer do tempo devido a evoluções em tendências de dados.

Quais são os 3 principais tipos de machine learning?

Há dezenas de algoritmos de machine learning e cada tipo tem seus prós e contras. Veja quais são os três principais métodos de machine learning:

1. Machine learning supervisionado

Em um modelo de machine learning supervisionado, o algoritmo recebe tanto um conjunto de dados categorizado quanto as respostas corretas. Depois ele tenta várias vezes chegar a uma previsão correta da resposta, mudando de abordagem toda vez.

Primeiro, os dados que serão alimentados são categorizados. Se você estivesse criando um filtro de spam, seus dados categorizados consistiriam tanto de e-mail de spam e e-mails normais. Assim, o modelo pratica a identificação de spam nesse conjunto de dados até ficar ótimo.

Exemplos de algoritmos de aprendizado supervisionado incluem:

• Modelos de regressão linear: um método de aprendizado para relacionamentos segue uma linha reta (p. ex. previsões de preços de imóveis sobem conforme o número de dormitórios aumenta).

• Modelos de regressão logística: um modelo para relacionamentos binários (p. ex. resultados como sim/não ou verdadeiro/falso).

• Árvores de decisão: um método de aprendizado que faz previsões aprendendo regras de decisão simples a partir das características dos dados, semelhante a um fluxograma. Modelos Random Forest, por exemplo, usam várias árvores de decisão para obter uma previsão mais precisa.

Support vector machines (SVM): um modelo de machine learning que divide dados em classes.

2. Machine learning não supervisionado

No aprendizado não supervisionado, o sistema de machine learning só recebe os dados de entrada, sem informações de previsões corretas contra as quais deve comparar suas respostas. Em vez disso, o objetivo desse tipo de machine learning é usar reconhecimento de padrões para descobrir tendências ocultas nos dados.

Por exemplo, podem ser descobertos padrões ocultos ou grupos agregados de dados que tenham traços comuns. Você pode fornecer um conjunto de dados com uma instrução perguntando “O que esses perfis têm em comum?” e o programa encontrará padrões que poderiam precisar de horas ou dias para que humanos os detectassem.

Isso pode trazer insights valiosos em áreas como segmentação de clientes e personalização.

Exemplos de algoritmos de aprendizado não supervisionado incluem:

• Agrupamento K-means: um algoritmo de agrupamento que junta pontos de dados relacionados com base em similaridade.

• Agrupamento hierárquico: um modelo que agrupa pontos de dados relacionados combinando agregações mais semelhantes.

• Mapas auto-organizados: um tipo de modelo que usa um processo chamado “redução de dimensionalidade” para oferecer uma representação visual de dados complexos.

3. Aprendizado de reforço

No aprendizado de reforço, o modelo interage com dados não categorizados, toma decisões e aprende com os resultados. Ele não recebe a resposta correta de antemão, mas em vez disso, encontra a resposta correta por meio de tentativa e erro.

O aprendizado ocorre por meio de feedback. Cada previsão bem feita recebe um sinal positivo e vice-versa. Com o tempo, ele aprende a melhor estratégia para chegar ao resultado da tarefa.

Empresas geralmente usam esses algoritmos em sistemas de precificação dinâmica e de recomendação de produtos.

Exemplos de algoritmos de aprendizado de reforço incluem:

• Q-Learning: um tipo de modelo que aprende como tomar a melhor decisão com base na recompensa futura que ele pode receber.

• Policy gradients: um modelo que aprende como criar “políticas de decisão” que levam a melhores recompensas.

• Deep Q network: um algoritmo que combina Q-learning com redes neurais, auxiliando o modelo a aprender estratégias ideais em ambientes complexos.

Como o machine learning é usado em vendas?

Graças a melhorias na ciência da computação e na IA, o número de aplicações de machine learning tem crescido exponencialmente.

Veja cinco casos de uso principais que mostram como o machine learning pode melhorar seus processos de vendas:

1. Ajudar a criar previsões de vendas mais precisas

Previsões de vendas envolvem a estimativa de vendas futuras com base em dados de vendas passadas. Por meio dessas previsões precisas, negócios podem antecipar demandas, gerenciar inventário e tomar decisões estratégicas.

Sem machine learning, empresas precisam analisar dados de vendas manualmente, o que exige muito tempo e esforço.

Algoritmos de machine learning podem aprimorar a previsão de vendas das seguintes maneiras:

• Análise de dados históricos: algoritmos de machine learning podem analisar volumes enormes de dados de vendas. A partir daí, podem ser identificadas tendências que podem passar despercebidas a olhos humanos.

• Variáveis externas: modelos de machine learning não estão limitados a dados históricos de dados. Eles também podem usar a previsão meteorológica, indicadores de mercado e mais para fazer previsões melhores.

• Previsões em tempo real: algoritmos de machine learning podem se adaptar a dados em tempo real, ajudando você a reagir mais rapidamente a mudanças.

Considere uma empresa fictícia que vende óculos escuros. Antes do machine learning, eles faziam previsões de vendas usando pontos de dados históricos e tendências. Por exemplo, eles poderiam vender mais óculos escuros no verão.

No entanto, agora investiram em um algoritmo de machine learning e o alimentaram com uma riqueza de dados. As informações podem incluir dados de vendas, tráfego do site, tendências de mídias sociais, previsão meteorológica e indicadores econômicos.

O modelo pode observar que houve um aumento em visitantes na web e que há uma onda de calor a caminho. Ele prevê que haverá um aumento de demanda e a empresa aumenta seus estoques para atendê-la.

Da mesma forma, se o modelo prevê uma queda nas vendas, eles podem lançar uma campanha de e-mails promocionais para compensar.

2. Automatizar e aprimorar a classificação de leads

A qualificação de leads permite que empresas classifiquem leads de acordo com sua disposição de compra. Ele ajuda vendedores a se concentrarem nos leads que tenham maior probabilidade de conversão, facilitando o fechamento de vendas.

O machine learning pode ajudar criando algoritmos preditivos de qualificação de leads. Ao analisar conversões bem sucedidas, é possível construir um modelo que prevê a probabilidade de cada lead converter-se em um cliente.

Esse modelo pode analisar uma gama muito mais ampla de fatores para cada lead de vendas. Isso pode incluir dados demográficos, comportamentais e de mercado, levando a previsões mais precisas.

Veja como a classificação manual de leads se compara com o machine learning:

• Classificação manual de leads: você emprega métodos tradicionais de classificação com base em dados demográficos e nas ações tomadas pelos leads. Você considera cada fator manualmente e atribui uma pontuação a cada lead. O processo consome bastante tempo e nem sempre é preciso.

• Classificação de leads por machine learning: você alimenta seu modelo de machine learning com dados de engajamento de vendas. O modelo se treina para encontrar padrões que mostram se um lead tem probabilidade de ser convertido. Ele descobre insights ocultos e classifica leads futuros com mais precisão.

Um algoritmo de machine learning pode descobrir insights que seriam quase impossíveis para um humano perceber. Por exemplo, ele pode descobrir que alguém de uma empresa pequena de tecnologia que passou cinco minutos em sua página de preços tem probabilidade cinco vezes maior de ser convertido do que alguém que passou apenas um minuto nela.

O modelo também pode continuar se ajustando e melhorando suas capacidades de qualificação de leads conforme mais dados são inseridos. Em essência, o machine learning pode ajudar a automatizar a qualificação de leads, torná-la mais precisa, economizar tempo dos representantes de vendas, trazendo mais conversões.

3. Você pode usar chatbots interativos para nutrir clientes

Sem IA, chatbots de marketing seguem regras predefinidas, o que significa que você precisa alimentá-lo com respostas a perguntas específicas antecipadamente. Eles têm dificuldade com solicitações mais complexas e não conseguem aprender com suas experiências.

Veja como machine learning pode aprimorar a capacidade dos chatbots:

• Processamento de linguagem natural: algoritmos de machine learning ajudam chatbots a entender a linguagem humana. Modelos mais poderosos de reconhecimento de fala conseguem até entender gírias e erros ortográficos, ajudando o chatbot a responder a mais tipos de perguntas.

• Noção contextual: machine learning consegue ajudar chatbots a entender o contexto de uma conversa. Por exemplo, se alguém perguntar “Quanto custa?” após discutir um produto específico, o chatbot sabe que a pessoa está perguntando sobre o preço daquele produto.

• Interações personalizadas: chatbots conseguem se lembrar de interações passadas e oferecer respostas personalizadas. Caso alguém tenha tido um problema anteriormente, o chatbot poderia fazer um acompanhamento e garantir que ele tenha sido resolvido.

• Análise de sentimentos: alguns algoritmos de machine learning conseguem interpretar emoções a partir de texto (quando um cliente está satisfeito ou frustrado). Com essas informações, o chatbot pode ajustar suas respostas para oferecer uma experiência do cliente melhorada.

Acima de tudo, machine learning garante que chatbots e assistentes virtuais (como Siri e Alexa) consigam aprender com cada interação. Caso ele não consiga ajudar alguém, ele poderá se aprimorar para conversas futuras.

4. Personalizar recomendações para seus clientes

Mecanismos de recomendação podem prever suas preferências e recomendar conteúdo que talvez lhe agrade. Empresas como Netflix e Amazon usam esses algoritmos para recomendar novas séries e produtos com base em seus hábitos e histórico.

Há duas maneiras principais em que machine learning pode ajudar você a oferecer recomendações personalizadas melhores:

• Filtro baseado em conteúdo: o algoritmo analisa fatores relacionados a conteúdo para descobrir do que você gosta. Por exemplo, se alguém assiste filmes de ficção científica e fantasia, ele pode recomendar mais filmes desse gênero.

• Filtragem colaborativa: o algoritmo prevê os interesses de um usuário com base nos interesses e comportamentos de outras pessoas. Se muitas pessoas que assistem seriados semelhantes aos que você vê assistiram algo que você ainda não viu, ele pode recomendá-lo para você.

Muitos sistemas combinam essas duas abordagens e ainda agregam outros insights, como informações demográficas e feedback do usuário.

Mecanismos de recomendação estão ficando cada vez mais precisos. Muitas empresas os usam para oferecer conteúdo, produtos e serviços relevantes a seus clientes.

De fato, segundo um relatório da Grand View Research, espera-se que o mercado de mecanismos de recomendação chegue a valer US$ 17 bilhões até o final de 2028.

5. Ajudar a criar estratégias de precificação dinâmica mais efetivas

A precificação dinâmica significa que empresas definem preços flexíveis com base em demandas de mercado e outros fatores em tempo real.

Aplicativos de carona como Uber e Lyft usam machine learning para sua precificação dinâmica em horários em que a demanda está alta. Linhas aéreas, hotéis e plataformas de e-commerce também usam modelos de precificação dinâmica para ajustar preços em tempo real, geralmente resultando em lucros mais altos.

Duas das principais maneiras em que machine learning pode ajudar com precificação dinâmica são:

• Modelos de otimização de preço: modelos de machine learning podem aprender padrões complexos e relações de causa e efeito. Esses modelos preveem como as alterações de preço afetam a demanda em pontos diferentes, auxiliando as empresas a otimizar seus preços conforme as tendências.

• Precificação em tempo real: modelos mudam seus preços com base em fatores em tempo real como flutuações na demanda. Por exemplo, pode haver mais pessoas buscando caronas em um aplicativo. Eles também podem se comparar aos preços de competidores e níveis de inventário, ajustando os preços de acordo.

Sem machine learning, é difícil conseguir fazer precificação dinâmica. Levaria muito tempo para um humano analisar os dados e fazer as alterações necessárias nos preços.

Além disso, as capacidades de marketing do machine learning possibilitam alterar preços em tempo real, o que não é possível com estratégias estáticas de precificação tradicionais.

Outros casos de uso para machine learning em vendas

Mostramos aqui apenas uma pequena parcela do que projetos de machine learning podem fazer para turbinar processos de vendas.

Está além do escopo desse artigo entrar em mais detalhes, mas aqui estão outras capacidades que foram (e continuam sendo) desenvolvidas:

• Segmentação de clientes em grupos principais

• Previsão de taxa de evasão de clientes (churn) com indicadores de causas

• Descoberta de tendências e melhoria da análise de dados em vendas

• Identificação de oportunidades para vender produtos adicionais a clientes existentes

• Cálculo de quanta receita um cliente deve gerar no seu ciclo de vida

• Descoberta de associações entre produtos diferentes e sugestão de ofertas em pacotes

• Automação de painéis e relatórios de vendas

• Detecção de atividades fraudulentas em transações de vendas

• Otimização de previsões de vendas com machine learning

Independente de qual parte do processo de vendas você quer otimizar ou automatizar, há uma grande chance de alguém já haver criado uma ferramenta útil, ou ela está para ser lançada em breve.

Considerações finais

Conforme as capacidades de big data e inteligência artificial continuam crescendo, crescem também suas possibilidades de uso. Machine learning ajuda com previsão de vendas, mineração de dados de clientes para obtenção de insights poderosos, implementação de estratégias de precificação em tempo real e mais — as possibilidades são quase infinitas.

A integração de ferramentas de machine learning com seu fluxo de trabalho de vendas e marketing é uma maneira eficiente de incrementar as vendas, melhorar relacionamentos com clientes e levar seu ROI às alturas.