Índice
- O que é uma ferramenta de machine learning?
- Quais são os tipos de ferramentas de machine learning?
- 6 passos para escolher uma ferramenta de machine learning para seu negócio
– Defina seu objetivo de negócio
– Analise a capacidade da ferramenta de aprendizado de máquina
– Descubra quais funcionalidades serão necessárias
– Avalie as integrações possíveis
– Observe a complexidade de uso
– Verifique o suporte - Como a On Target utiliza o machine learning para recomendar e priorizar leads com base em sua carteira de clientes?
A escolha da ferramenta de machine learning ideal para um negócio (e uma situação) é uma decisão crucial para o cumprimento de seu objetivo. E essa, certamente, é uma decisão mais difícil do que parece.
O mercado oferece uma vasta gama de possibilidades – de ferramentas avançadas voltadas a uma única função a softwares completos com múltiplas funcionalidades. Contudo, a seleção não deve ser negligenciada. Afinal, o futuro de uma empresa pode depender disso.
No atual cenário corporativo, o aprendizado não supervisionado exerce um papel fundamental nas organizações por meio da análise inteligente de vastos conjuntos de dados. Em outras palavras, gera vantagem competitiva para quem a utiliza — e deixa um passo atrás quem não a usa.
Então, se você quer saber como escolher a ferramenta de machine learning ideal para o seu negócio, continue a leitura. Neste artigo, saiba o que fazer para tomar essa importante decisão.
O que é uma ferramenta de machine learning?
Uma ferramenta de machine learning é uma plataforma tecnológica baseada em inteligência artificial e aprendizagem de máquina. Utiliza-se da modelagem de dados para treinar e retroalimentar um algoritmo com informações que o aperfeiçoam.
Como tal, pode ser desenvolvida para as mais diversas finalidades, incluindo uma melhor avaliação de dados, simplificação de processos criativos ou identificação de padrões comportamentais.
As ferramentas de machine learning são fundamentais na era da digitalização, já que permitem o aperfeiçoamento constante de plataformas e sistemas computacionais. Isso quer dizer que aprendem e se desenvolvem de forma automática por meio do reconhecimento de padrões complexos em conjuntos massivos de dados.
Por meio do treinamento estimulado por seus motores, elas são capazes de realizar previsões e identificar padrões ou anomalias, por exemplo. O que pode ser aplicado a conjuntos de dados inéditos, que sequer foram coletados. Ou, em outras palavras, atuam de maneira preditiva.
Os extensos bancos de dados, quando avaliados por meio de ferramentas de aprendizado de máquina, podem ser aplicados nos mais diversos setores. Alguns exemplos são:
- Financeiro: apontamento de potenciais golpes e fraudes .
- Saúde: identificação antecipada de doenças no setor médico por meio de sintomas e histórico.
- Vendas: previsão de demanda de compras para negócios, o permite ajustes em estocagem e cadeia de suprimentos.
- Recursos Humanos: filtragem para recrutamento e seleção de candidatos adequados ao cargo.
- Logística: manutenção logística preditiva para lidar com falhas de equipamentos e danos operacionais.
- Marketing: tecomendação de conteúdo personalizado de acordo com o comportamento do usuário em plataformas de streaming.
- Agricultura: melhoria na agricultura de precisão para melhor uso de recursos (água, fertilizantes etc) e prevenção de colheita.
- Educação: personalização de aprendizado de acordo com as características de cada aluno.
Quais são os tipos de ferramentas de machine learning?
Existem muitas maneiras de se categorizar uma ferramenta de machine learning, pois os critérios podem variar. Contudo, existem algumas funcionalidades que são mais comuns, como as listadas abaixo:
- Análise preditiva;
- Visualização de dados;
- Nuvem;
- Automação;
- Bibliotecas;
- Linguagem natural;
- Detecção de anomalias.
6 passos para escolher uma ferramenta de machine learning para seu negócio
Para que seja tirado o máximo proveito da ferramenta de machine learning escolhida, é preciso antes seguir alguns passos que levarão à seleção correta para a situação em questão. A seguir, veja um passo a passo para essa tarefa.
1. Defina seu objetivo de negócio
O ponto de partida é a definição do objetivo com a aquisição da ferramenta de aprendizado de máquina. Caso sejam múltiplos, liste-os para que sirvam como alicerce para os passos seguintes.
Por se tratar de uma tecnologia abrangente, que pode ser útil em muitas áreas e setores, é fundamental direcionar a meta.
2. Analise a capacidade da ferramenta de aprendizado de máquina
Apesar de receberem a mesma nomenclatura, ferramentas de aprendizagem de máquina possuem capacidades diferentes. Assim, é preciso verificar a sua eficácia no treinamento de modelos, análise preditiva, entre outras de suas funções.
Em muitos casos, inclusive, é realizada uma avaliação dos cálculos e variáveis do algoritmo para atestar o potencial da plataforma.
3. Descubra quais funcionalidades serão necessárias
Com base nos objetivos traçados no primeiro passo, é chegada a hora de colocar no papel quais são as funcionalidades necessárias. Naturalmente, diferentes features podem ser requeridas de acordo com o momento.
Um bom exemplo ocorre com ferramentas de machine learning voltadas para o marketing e vendas, que podem atuar em frentes como recolhimento de dados, automação de funil ou análise de sentimento.
4. Avalie as integrações possíveis
Outro detalhe crucial é a possibilidade de integração com outras plataformas, normalmente realizada por meio de APIs. Muitas vezes, a empresa já trabalha com determinado software e avaliar se é possível utilizá-los simultaneamente é um ponto de consideração valioso.
5. Observe a complexidade de uso
Dependendo da ferramenta de machine learning escolhida, é possível que sejam necessários novos investimentos em treinamento de equipes. Por isso, avaliar sua complexidade é mais uma questão a ser levada a sério.
Uma curva de aprendizado prolongada pode representar danos operacionais à empresa e, portanto, deve ser incluída entre os critérios de avaliação.
6. Verifique o suporte
Outro quesito relevante é o suporte prestado pela ferramenta. Em casos de problemas, dúvidas ou erros de implementação, é necessário que surjam soluções imediatas.
É possível checar essa questão por meio dos canais de comunicação da empresa ou através da comunidade ativa de usuários que já são clientes.
Como a On Target utiliza o machine learning para recomendar e priorizar leads com base em sua carteira de clientes?
A On Target é uma solução Neoway que pode ser acessada diretamente na plataforma ou integrada a outras ferramentas via API.
Focada em marketing e inteligência comercial, utiliza o machine learning com base nos dados do cliente para apontar os melhores leads com potencial de conversão.
Equipes de vendas que não são apoiadas por dados tendem a desperdiçar muito tempo com prospects que provavelmente não se tornarão clientes. Com o On Target, os vendedores podem dedicar seus esforços aos potenciais clientes apontados pela inteligência artificial, economizando tempo e recursos.
E a melhor parte é que, com o aprendizado de máquina, a análise preditiva se torna cada vez mais certeira. Com o aumento de sua acurácia, cada vez mais negócios são fechados e de maneira mais rápida.
Além disso, torna-se possível gerar previsibilidade de vendas para melhorar a tomada de decisões estratégicas para o negócio.
Se você deseja contar com uma solução de marketing e vendas que aplica o aprendizado de máquina com excelência, fale com um de nossos especialistas e saiba o que essa solução pode fazer pelo seu negócio.
