A Neoway desenvolveu um modelo de machine learning para Sales & Marketing que é focado na predição para trazer mais antecipação para as vendas potenciais, otimizar a operação e garantir o acesso ao potencial de mercado. Mas, para entender como transformar machine learning em uma máquina de vendas é preciso entender como essa tecnologia é inovadora.
Toda vez que você faz uma compra em um e-commerce, há um sistema que se divide entre efetivar a parte logística da transação e, ao mesmo tempo, usar aprendizado de máquina para antecipara sua próxima aquisição ou necessidade. Não à toa, é comum receber uma mensagem de “as pessoas que compraram item x também levaram y”.
Nem toda empresa vende na internet, mas o fato é que toda companhia precisa de previsibilidade e inteligência de mercado para entender o cenário de clientes possíveis e como priorizar esforços para atingir melhores resultados.
Como é possível reunir todos esses dados e transformá-los em inteligência? A resposta passa por um dos campos mais fascinantes da Inteligência Artificial da atualidade, o machine learning (ou aprendizado de máquina, em tradução livre). Com base nas informações de cada cliente, os modelos que compõem o On Target 2.0 entregam resultados que jogam luz sobre os caminhos da jornada de venda.
Pense nesse artigo como uma espécie de olhar para dentro da “bola de cristal” do mundo da tecnologia aplicada a Sales & Marketing. Quem aí tem interesse em ver o futuro?
Machine learning: parceiro de jornada
Para começar essa jornada, é preciso entender um pouco sobre o uso de machine learning (aprendizado de máquina), um dos ramos mais promissores da Inteligência Artificial. O conceito permite que softwares aprendam a partir de dados, em vez de serem explicitamente programados.
Ou seja, a máquina “aprende” com exemplos e, em seguida, usa esse conhecimento para fazer previsões ou até tomar decisões baseada nos padrões identificados quando é alimentada com novos dados.
Traduzindo: imagine que você vai aprender um idioma novo. O ensino começa com as sílabas básicas, palavras e expressões de apresentação, por exemplo. Em determinado momento, é possível identificar os padrões gramaticais e variações como palavras no plural, por exemplo.
No caso do aprendizado de máquina, o robô começa sem conseguir identificar quais são as palavras e vai sendo alimentado com informações e a cada novo ciclo aprende com os padrões até que ele é capaz de criar sentenças e até responder perguntas, como o ChatGPT e outras inteligências artificiais capazes de gerar conteúdos, por exemplo. O pulo do gato aqui é que, ao contrário de um ser humano, que tem um tempo de atenção limitado, a máquina tem um poder computacional a seu dispor que encurta o percurso.
Olhando para o desenvolvimento de produtos de inteligência, os benefícios do uso do machine learning são muitos. Listamos alguns deles:
- Descoberta de padrões: o machine learning pode determinar tendências em grandes conjuntos de dados, que podem ser difíceis de detectar em outras abordagens mais tradicionais.
- Personalização: é possível personalizar serviços e produtos de acordo com as preferências dos usuários;
- Automação: o machine learning pode automatizar certas tarefas que demandam uma grande quantidade de tempo ou muito difíceis de serem realizadas manualmente;
- Escalabilidade: essa técnica pode ser aplicada a um grande volume de dados, resolvendo assim problemas complexos e de grande escala;
- Eficiência: com o machine learning é possível otimizar processos tornando-os mais eficientes, reduzindo tempo e custos.
Ok, mas nós prometemos falar sobre o futuro. E ele chega com uma nova visão para o marketing & vendas que — aliada com o poder do machine learning — vai fazer os negócios passarem de fase.
A era da Aceleração em Espiral
A Aceleração em Espiral é um novo conceito que atualiza a perspectiva trazida pelo funil de marketing e vendas ao incorporar ações contínuas, modulares e personalizadas. A espiral traz uma visão inovadora sobre o crescimento das empresas conforme os desafios e contextos a depender do nível de maturidade do negócio.
Desenvolvido pela Neoway, a Aceleração em Espiral utiliza inteligência de dados para potencializar resultados rumo à mudança de patamar de uma organização, seja ela pequena, média ou grande. Isso explica a analogia com a espiral, cuja trajetória é crescente e se expande a cada giro em torno do centro. Saiba como aplicar o novo conceito de Aceleração em Espiral nos negócios.
Assim como no conceito matemático, quanto maior o ciclo de negócios nas empresas, mais complexas ficam as operações, com o surgimento de novos desafios e o envolvimento de áreas adicionais. Assim, como se vê na imagem da espiral, as camadas se alargam conforme os estágios comerciais amadurecem. E, o mais importante: o papel que os dados e a inteligência de negócios desempenham nesses ciclos.
Para tornar possível tal crescimento, a modelagem de dados usando machine learning atua como um verdadeiro propulsor.
Surge o On Target 2.0
Dentro desse contexto de necessidade constante de crescimento, o On Target 2.0 nasceu para melhorar a jornada de prospecção do nosso cliente, tornando-a mais inteligente.
O time de data analytics da Neoway usa machine learning para ir além do consumo dos dados e oferece um olhar diferente para o mercado potencial, valores do ticket médio e predição do ciclo de vendas de cada cliente, além de recomendar quais produtos se encaixam melhor com cada cliente.
Os modelos de aprendizado de máquina treinados pelo time de tecnologia da Neoway são capazes de dar mais agilidade e precisão aos estudos de mercado — além de reduzirem custos — e ajudarem times de marcas de todos os tamanhos a escalarem seus negócios.
Com base na carteira de clientes e oportunidades que uma empresa já possui, o On Target 2.0 é capaz de aprender o padrão de cliente ideal e encontrar perfis semelhantes no mercado, o que reduz os esforços e automatiza processos de obtenção de leads qualificados.
Além disso, para cada um dos leads, os modelos conseguem projetar predições de ticket médio e ciclo de vendas, gerando mais previsibilidade de receita e recomendando os melhores produtos para o lead, permitindo maximizar a conversão.
O algoritmo ainda é capaz de priorizar os leads por um score que leva em conta qual tem maior probabilidade de negócios, para que as metas sejam alcançadas com mais facilidade.
No processo, é possível plugar os dados da empresa com informações dos bancos de dados da Neoway, entregando inteligência como o tamanho do mercado potencial, as necessidades de cada lead potencial e até projetar informações de ticket médio e ciclo de vendas. Tudo isso de acordo com o tratamento de dados exigido pela Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Como já comentamos, o machine learning mantém a ferramenta aprendendo constantemente, tirando lições de cada oportunidade WIN e LOST do cliente, gerando leads cada vez mais aderentes ao perfil.
Além disso, o sistema não depende de um CRM maduro para gerar resultados, já que os modelos funcionam a partir de carteiras com apenas 10 CNPJs. Isso porque os modelos combinam os dados dos clientes com o data lake e inteligência Neoway.
Do ponto de vista mais técnico, o desafio é a quantidade e qualidade dos dados que o cliente está disposto a compartilhar. O On Target 2.0 depende que o cliente passe seu CRM, que será usado como entrada no treinamento dos modelos de machine learning. Quanto mais dados forem compartilhados, melhores serão os resultados e as projeções.
O modelo consegue atender diferentes negócios justamente porque responde aos dados que são compartilhados por cada cliente. Unindo esse input do cliente, a grande quantidade de dados da própria Neoway e machine learning, o sistema seleciona entre mais de 600 tipos de variáveis as que fazem mais sentido para cada empresa — incluindo dados específicos de verticais de negócio.
Dessa forma, um modelo é treinado para cada cliente, usando apenas os dados que fazem sentido para a carteira deles. Os modelos já foram testados e aprovados durante um beta para parceiros. O On Target 2.0, em conjunto com a Aceleração em Espiral são, com certeza, parte do futuro dos departamentos de marketing e vendas data-driven. Um futuro no qual as máquinas empoderam as decisões de profissionais e ajudam mais pessoas a alcançarem suas metas.
Para saber mais sobre esses temas pertinentes ao segmento financeiro e outras vertentes, assine The Data Insights. A newsletter semanal da Neoway está sempre recheada de informações interessantes e análises para você usar os dados nas decisões mais estratégicas.
