Carregando...

Blog Neurotech

Compartilhamos nossas melhores idéias aqui.
Home / Blog / MACHINE LEARNING E MELHOR GESTÃO 

MACHINE LEARNING E MELHOR GESTÃO

Como o Machine Learning pode melhorar a gestão do seu negócio.

Por: Neurotech | 28 de Novembro/19
neurotech
Se você tem acompanhado nossas publicações, sabe que graças à Inteligência Artificial e ao Machine Learning é possível conhecer melhor o consumidor, desde seus hábitos de consumo até prever produtos de interesse considerando as buscas efetuadas por eles na Internet. E, com os insights gerados pela tecnologia, a construção de uma estratégia para melhorar a experiência do cliente é mais assertiva e, consequentemente, aumenta as vendas.

Isso acontece porque as soluções de Inteligência Artificial que usam Big Data e Machine Learning são capazes de, por exemplo, analisar um grande volume de informações e encontrar padrões que ajudam os negócios a decifrarem o comportamento do consumidor. É importante lembrar que este é apenas um dos usos mais comuns desta tecnologia. Há muito mais para explorar no dia a dia dos negócios.

Ela pode ser aliada em inúmeros desafios e empregada em quase todos os ramos de atividade. Inclusive auxiliando na tomada de decisões a partir de análises mais inteligentes e que têm como fonte um grande volume de dados. Todo esse processo é feito rapidamente e com capacidade superior a do cérebro humano pela capacidade de correlacionar ao mesmo tempo um grande número de variáveis.

Mas vamos dar um passo atrás e, antes mesmo de conhecer bem o consumidor, que tal aproveitar o potencial do Machine Learning para olhar para dentro da empresa e entender o que pode ser melhorado? Talvez, neste exato momento você esteja precisando otimizar processos, gerenciar estoques, estimar riscos, gerir os funcionários ou até prevenir falhas em cadeias de suprimentos.

O Machine Learning se aplica a todas as demandas acima e pode se tornar uma poderosa ferramenta para a gestão de um negócio, facilitando a tomada de decisão e diminuindo os erros originados de ações ancoradas em “achismo”, e não baseadas em fatos. Enfim, ele gera vantagem competitiva às empresas por poder ser aplicado em vários setores.

Um universo de informações dentro de cada empresa

Valorizar o cliente sempre foi requisito fundamental no mundo dos negócios. E na era digital não é diferente. O consumidor tem papel relevante, pois a cada compra ou a cada pesquisa que faz na Internet ou contato que faz com sua empresa, alimenta a fonte de informações que pode levar a insights do que está acontecendo. Ao serem aprendidos de situações passadas e analisados por soluções tecnológicas, como o Machine Learning, estes dados tornam-se úteis. O melhor é que parte deles está dentro de sua empresa e são o capital digital do negócio.

Como as máquinas aprendem sozinhas a partir de casos ocorridos e detectam padrões, elas trabalham de maneira autônoma, retornando com relatórios que traduzem dados complexos e ajudam a sugerir decisões certeiras. É baseado nestes dados que você vai, entre outras utilizações, gerir de forma mais eficiente o estoque. Isso porque a solução de Inteligência Artificial consegue analisar as informações e estabelecer o potencial de venda de um produto, tendo como referência os hábitos e pesquisas dos clientes

Ao ter controle do estoque, certamente haverá redução com custos de armazenamentos desnecessários e logística de produtos. Assim, diminui o número de artigos encalhados nas prateleiras e que correm o risco de terem a data de vencimento expirada. Considere ainda que a renovação de estoque é um motivo para tornar o cliente mais satisfeito e com chances de encontrar o que procura.

Exemplos de como usar o Machine Learning na gestão dos negócios

Segundo uma pesquisa feita pela empresa norte-americana Blue Yonder, em 2017, 81% dos consumidores não acham exatamente o que procuram em lojas físicas ou online e 30% dos pesquisados declararam que abandonam seus carrinhos justamente por isso. Enquanto que outros 28% compraram um produto semelhante ao que procuravam, mas não ficaram satisfeitos ao levar similares.

Com a Inteligência Artificial pode-se também tornar mais ágil o envio de um produto para o cliente final. Isso porque a ferramenta traça as melhores rotas de transporte, economizando combustível, custos de manutenção e tempo. Considere a escala de operação de um grande varejista ou grandes cadeias e avalie o impacto da economia gerada.

E, do outro lado, a eficiência na entrega deixa o cliente mais satisfeito e aumentará a chance dele voltar a comprar no mesmo estabelecimento. No caso de um delivery de comidas, a solução orienta o cliente quanto ao restaurante mais adequado para seu perfil de consumo e agiliza a compra.

Se a empresa é do ramo financeiro ou de seguros, o Machine Learning consegue calcular riscos nos investimentos ou se a abertura de uma nova unidade em um determinado local é viável e, até, estimar o impacto do lançamento de um produto ou serviço.

Outra aplicação de Machine Learning que facilita a gestão de um negócio é a identificação de padrões na empresa que podem gerar prejuízos, como fraudes ou turnover em departamentos. No RH ele ajuda a localizar colaboradores desmotivados ou que não se encaixam com as diretrizes do negócio e suas responsabilidades na empresa. Com esta informação, os líderes podem atuar para evitar desligamentos. A ferramenta também pode contribuir nos processos seletivos, pois vai analisar os currículos e cruzar dados rapidamente.

Há ainda a possibilidade de tornar processos fabris mais ágeis, identificando fluxos de produção ineficientes ou automatizando etapas para redução de custos. Em processamento de documentos, o Machine Learning elimina falhas e evita o retrabalho ou mesmo potenciais multas por eventuais atrasos de pagamento. Como pode ver, o Machine Learning é uma parte importante da Inteligência Artificial e ferramenta que tem se tornado cada vez mais fundamental para as empresas da Indústria 4.0, e que querem se manter entre as mais competitivas dos segmentos onde atuam.

Aproveite e leia o ebook da Neurotech sobre Big Data e a Transformação da Experiência do Cliente.

COMPARTILHE