<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=633097343493783&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">
canal-comstor-logo
O blog dos negócios de TI.
Comstor Americas
  • Baixar E-book
  • Westcon-Comstor lança o BlueSky Solutions Marketplace
  • Partner Portal
  • Baixar agora
  • Baixar agora
  • Baixar E-book
  • Acesse agora
  • Partner Portal
  • Baixar agora
  • Baixar agora

4 maneiras de usar o Machine Learning para melhorar a experiência dos clientes

Publicado em 18/out/2018 5:00:00

Acompanhar a jornada de compra e antecipar as ações são formas de empregar a tecnologia.

 

4 maneiras de usar o Machine Learning para melhorar a experiência dos clientes

 

Na era do omnichannel, uma das preocupações das empresas de alto nível é oferecer uma experiência de compra positiva ao cliente. Essa experiência pode ser presencial, mas primeiramente é digital, utilizada de forma extensa, ágil e atualizada.


Para atender esta demanda, os departamentos de marketing iniciaram uma busca incansável por tecnologia, procurando as melhores ferramentas para facilitar o acesso aos consumidores, melhorar a sua linguagem, pesquisar o comportamento de compra do público alvo da marca, além de realizar medições, fazer análises de dados, entre inúmeras funções.


Machine Learning é uma dessas ferramentas escolhidas para auxiliar na melhoria da experiência de compra dos clientes. Conheça algumas maneiras de empregar esta tecnologia no relacionamento com os consumidores:


1 – Agilidade no teste preditivo: na análise tradicional, os testes A-B dividem o tráfego de uma determinada página em duas versões para medir qual delas apresenta a maior taxa de conversão. São feitos inúmeros testes para saber qual a preferência do cliente, aumentando o tempo de tomada de decisões.

 

Com o Aprendizado de Máquinas esse tempo pode ser encurtado e o cliente já recebe a sua versão preferida, uma vez que o Machine Learning pode fornecer insights sem que seja necessário realizar tantos testes.

 

O Google Analytics, por exemplo, é capaz de percorrer todas as diferentes métricas e páginas de destino, ver qual obteve melhor desempenho e fornecer recomendações imediatamente.

 

Baixar e-book grátis


2 – Descoberta de detalhes no segmento: o Aprendizado das Máquinas ajuda as empresas a encontrarem novos detalhes dentro da segmentação para evoluir ainda mais o relacionamento com os clientes. É possível descobrir, por exemplo, se o usuário prefere Chrome ou Safari para navegar pelo celular e a partir de então melhorar as plataformas para cada um.


3 – Orquestração da jornada do cliente: conhecendo o perfil do cliente por meio da captura e avaliação de dados brutos obtidos em múltiplos canais de relacionamento, é possível prever a sua jornada até a efetivação da compra e oferecer as melhores ferramentas a cada passo, tudo de forma automatizada e personalizada.


Sabendo que determinado cliente gosta de receber SMS para confirmação da compra, a empresa já pode se programar para enviar a mensagem. Ou que o cliente goste de receber o código de rastreamento da encomenda toda vez que houver uma mudança de status, a programação já pode ser feita no sistema da empresa.


4 – Uso no pós-venda: mesmo que tenha conquistado um novo cliente, as empresas devem continuar investindo nas pessoas para que se tornem fiéis à marca. O uso de Machine Learning nessa questão pode ser aplicada depois que o histórico de compra é analisado, automatizando o relacionamento. Além dos clientes ativos, que podem ser sugeridos a complementarem uma compra inicial, os inativos podem ser impactados com ofertas atraentes.


De acordo com o Gartner, até o final deste ano, mais de 50% das grandes organizações mundiais irão competir no mercado utilizando soluções avançadas de analytics, sendo que dentro de uma amostra de profissionais, 50% deles utilizam algum tipo de análise digital ou Big Data em seus projetos de CRM.


Porém, apenas 26% estão avançando com o uso de novas tecnologias como Inteligência Artificial e Machine Learning. Ainda de acordo com a consultoria, a experiência do cliente representa a maior parte do valor do negócio de AI nos próximos 2 anos.

Categorias: Machine Learning