Como antecipar as necessidades dos clientes através do machine learning

Ricardo Galante, principal analytics & artificial intelligence advisor do SAS Portugal

Antecipar as necessidades dos clientes é uma estratégia importante para qualquer empresa, com diversos benefícios, incluindo o aumento das vendas (quando as empresas oferecem produtos e serviços que atendem às necessidades dos clientes, estão de imediato mais propensas a fazer negócios com essas empresas), a melhoria da satisfação do cliente (é grande a probabilidade dos clientes ficarem satisfeitos com a sua experiência se sentirem que as suas necessidades são compreendidas e atendidas) e o aumento da fidelidade à marca (clientes satisfeitos tendem a não abandonar a marca no futuro).

E o machine learning pode ser usado para antecipar as necessidades dos clientes de várias maneiras. Uma técnica comum é usar a análise preditiva para identificar padrões nos dados históricos de comportamento do cliente. Estes padrões podem, na verdade, ser usados para prever as necessidades futuras dos clientes.

O forecasting, por exemplo, pode ser usado para prever tendências futuras, tendências estas que podem ser usadas para identificar oportunidades de negócios ou para evitar problemas. Outra técnica é usar a análise de sentimentos para entender as “emoções” dos clientes. Esta informação pode ser usada para identificar clientes que estão insatisfeitos ou que estão em risco de abandonar a empresa.

Vejamos alguns exemplos práticos de como o machine learning pode ser usado para antecipar as necessidades dos clientes em diferentes setores: os bancos podem usar o machine learning para antecipar as necessidades de financiamento dos clientes (através dos dados históricos de transações do cliente para identificar padrões que indicam a necessidade de empréstimos ou linhas de crédito), as seguradoras podem usar dados históricos de saúde dos clientes para identificar riscos de saúde que podem levar a sinistros e, assim, orientarem melhor os clientes, e os retalhistas podem usar dados históricos de compras para identificar produtos que os clientes possam estar interessados em comprar regularmente, recomendar novos produtos e gerar campanhas específicas.

Como se sabe, o retalho é um setor com inúmeros desafios, onde impera a imprevisibilidade e, por isso mesmo, há que conseguir crescer e inovar para se fazer um caminho consistente e sólido.

O uso do machine learning para antecipar as necessidades dos clientes é uma tendência crescente e acredita-se que, à medida que se for desenvolvendo, as empresas terão cada vez mais acesso a ferramentas mais poderosas para entender e atender às necessidades dos clientes.

No fundo, através de técnicas de machine learning, os retalhistas poderão oferecer experiências mais personalizadas e relevantes aos seus clientes, o que consequentemente levará a um aumento nas vendas, na satisfação do cliente e na tão cobiçada fidelidade.

*Artigo originalmente publicado na edição 419 do Hipersuper