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Potencializando CRM com aprendizado de máquina

Por Ana Beatriz Ferreira

Muito utilizado no mercado mundial de computação, o termo Machine learning, em inglês, é uma vertente ligada à Inteligência Artificial que ainda tem um longo caminho de evolução pela frente. Até agora, para auxiliar na tomada de decisões de humanos, a tecnologia tem sido empregada em computadores para melhorar a estruturação de dados e informações e, com isto, otimizar o desempenho analítico, vital para o estabelecimento de empresas no mercado de trabalho

Na mesma via da Gestão do Relacionamento com o Cliente, CRM, o aprendizado de máquina pode fazer com que profissionais capitalizem sobre seus investimentos e obtenham uma taxa de ROI significativa. A partir daí, a tecnologia, com o software empregado, faz uma leitura assertiva dos dados e mostra a você tudo aquilo que for necessário saber a respeito de seu cliente. Um destes exemplos, sobre o qual a Futurum falou a respeito em Aprendizado de máquina e incorporação a Microsoft Azure é a plataforma Microsoft Azure.

Caracterizada por ser completamente desenvolvida na nuvem, já existe a possibilidade de utilizá-la para mensurar de acordo com os critérios estabelecidos pela companhia. Num sistema já existente de CRM, por exemplo, com o fim de potencializá-lo, requer-se analisar o passado para compreender quais ações foram mais eficazes na satisfação dos consumidores; interpretação de cada interação já realizada, o que gera recomendações para projetos futuros; e manutenção do aprendizado através da atualização constante de informações. Estes benefícios, inclusive, se aplicam tanto ao contato individual entre colaboradores e clientes quanto à visão macro da agenda empresarial.

Entre outras vantagens, o aprendizado de máquina, ao contrário da Gestão de Relacionamento com o Cliente, projeta as informações no futuro. Consultando os dados disponibilizados no sistema, torna-se viável fazer previsões e otimizar campanhas posteriores. As novidades garantidas para as tecnologias de machine learning mais recentes ainda permitem a compreensão de um fator essencial: o porquê. Ou seja, quais os motivos por trás dos resultados apresentados, quais mudanças proporcionarão retorno e lucratividade maiores.

Quando a equipe profissional está devidamente treinada para manejar a nova implementação, os colabores podem também se empolgar com a capacidade que esta tem de interpretar dados não estruturados, aliando a inteligência da computação às nossas qualidades analíticas. Encoraja-se, então, que o CRM seja mais utilizado. E não à toa, todavia com um ponto de partida e um objetivo igualmente bem definidos, elementares para seu sucesso.