Machine Learning aplicado a dados de clientes — entenda como funciona

Em um mercado cada vez mais competitivo, compreender o comportamento dos clientes e antecipar suas necessidades deixou de ser apenas um diferencial — tornou-se uma exigência para a sustentabilidade dos negócios.

Também conhecido como aprendizado de máquina, o Machine Learning é uma tecnologia que permite que sistemas analisem grandes volumes de dados, identifiquem padrões ocultos e tomem decisões com base em comportamentos passados. 

Na prática, isso significa transformar dados em inteligência acionável — com alto grau de personalização e precisão — para impulsionar estratégias em escala.

Se você quer entender mais sobre o conceito e como funciona essa tecnologia, continue sua leitura.

O que é Machine Learning? 

Machine Learning (ML) é uma parte da Inteligência Artificial, que utiliza algoritmos para permitir que sistemas aprendam continuamente através dos dados coletados, identifiquem padrões e façam previsões. 

A diferença entre algoritmos de software tradicionais e algoritmos de ML é que, no primeiro caso, os sistemas são programados para executar apenas as tarefas pré-programadas. Já no segundo, o algoritmo aprende e melhora seus resultados continuamente, à medida que novas interações acontecem.

Com isso, o Machine Learning permite que as empresas obtenham insights úteis que podem ser utilizados para trazer mais rentabilidade ao negócio, realizar as melhores estratégias de vendas, ter uma previsão do comportamento dos clientes, e muito mais.

Quais são as aplicações do Machine Learning na análise de dados de clientes?

No contexto da análise de dados de clientes, o Machine Learning possibilita o estudo inteligente de informações provenientes de múltiplas fontes.

Por exemplo: imagine uma grande empresa de varejo online que lida com uma enorme quantidade de dados de clientes todos os dias. Com o uso do ML, essa organização pode analisar padrões de compra, preferências individuais e tendências sazonais para segmentar os clientes em grupos com necessidades e interesses semelhantes. 

Essa segmentação permite, por sua vez, que a empresa personalize suas estratégias e, ofereça produtos relevantes para cada grupo de clientes, aumente a conversão das campanhas e a satisfação dos clientes em relação à marca.

A seguir, veja três exemplos de aplicações práticas do Aprendizado de Máquina na análise de dados de clientes:

1. Segmentação de clientes

A segmentação de clientes é um aspecto fundamental em CRM, que permite entender os comportamentos de diferentes grupos de consumidores e suas necessidades específicas, bem como direcionar ações de marketing e vendas realmente personalizadas.

Ao utilizar algoritmos de Machine Learning, as empresas podem descobrir quais são as melhores formas de segmentar seus clientes, sem partir de “achismos” ou de segmentações muito amplas, mas sim com base em dados específicos de comportamento. 

Com essa segmentação altamente precisa e orientada aos objetivos da empresa, pode-se criar campanhas personalizadas e ofertas exclusivas para cada grupo, as quais terão chances de sucesso muito mais altas.

2. Previsão de churn (taxa de cancelamento)

A previsão ou predição de churn é uma questão crítica para muitas empresas, especialmente aquelas que operam em setores altamente competitivos e lidam com altas taxas de cancelamento de clientes, como é o caso de serviços por assinatura. 

Com o Machine Learning, é possível identificar padrões de comportamento que indicam a possibilidade de um cliente cancelar o serviço, o que permite que a empresa tome ações preventivas para evitar a perda de receita.

Para ilustrar esse ponto, considere uma empresa de streaming de vídeos. Através de Machine Learning, essa empresa pode analisar dados comportamentais, como tempo médio de visualização, frequência de acesso à plataforma, e tipos de conteúdos mais consumidos por cada cliente. 

Com base nessas informações, o algoritmo pode prever quais clientes apresentam maior probabilidade de cancelar a assinatura e, assim, permitir que a empresa tome medidas proativas como oferecer descontos, conteúdos específicos ou melhorar a experiência do usuário para evitar a perda desse cliente.

3. Recomendação de produtos personalizada

A recomendação personalizada de produtos é uma estratégia que, comprovadamente, ajuda a aumentar as vendas e a satisfação do cliente. 

Uma pesquisa feita pela Accenture revelou que 91% dos consumidores têm mais probabilidade de fazer compras com marcas que apresentam ofertas e recomendações relevantes.

E como algoritmos de ML auxiliam nesse processo?

Com o Machine Learning, é possível analisar o histórico de compras, preferências individuais, produtos deixados no carrinho e comportamentos de navegação para sugerir produtos ou serviços mais relevantes para cada cliente.

Para exemplificar essa aplicação, imagine um marketplace de produtos de beleza. 

Via Machine Learning, essa empresa pode analisar o histórico de compras de cada cliente, identificar os produtos mais comprados, páginas de marcas mais visualizadas e as categorias de interesse. 

Com base nessas informações, a empresa pode recomendar produtos relacionados, enviar miniaturas de produtos que o cliente ainda não comprou, oferecer descontos exclusivos ou até mesmo criar combos personalizados. 

Benefícios do Machine Learning na análise de dados dos clientes

A lista dos benefícios da aplicação de ML no estudo de dados sobre os clientes é extensa. Confira alguns que consideramos serem os principais: 

Análise eficiente de grandes quantidades de dados

Para empresas que lidam com um grande volume de dados de clientes, o Machine Learning é uma ferramenta essencial para processar e analisar informações em larga escala. 

Em vez de depender exclusivamente de análises manuais e demoradas, feitas em ferramentas que não são desenvolvidas para esse fim, a abordagem Machine Learning ajuda a processar grandes volumes de dados com muito mais assertividade e rapidez, o que possibilita à empresa tomar decisões ágeis, bem fundamentadas e em tempo real.

Identificação de padrões e previsão de comportamentos futuros

Uma das maiores vantagens do Machine Learning é, sem dúvidas, a capacidade de identificar padrões “ocultos” em dados complexos e, com base nesses padrões, fazer previsões assertivas sobre comportamentos futuros dos clientes.

Imagine, por exemplo, uma grande empresa de serviços financeiros que deseja prever o comportamento de investidores em relação ao mercado de ações. 

Utilizando Machine Learning, essa empresa pode analisar dados históricos do mercado, indicadores econômicos e o comportamento passado dos investidores para identificar padrões que indiquem tendências futuras. 

Com base nessas previsões, a empresa pode ajudar seus clientes a lidar com momentos de incerteza com mais facilidade, oferecer orientações personalizadas, fazer recomendações com base no perfil de risco, etc.

Melhor tomada de decisão e aumento da eficácia

Por fim, vale ressaltar que, com o auxílio do Machine Learning, as empresas podem tomar decisões mais embasadas, devidamente fundamentadas em dados precisos e confiáveis.

Ao analisar informações de clientes, comportamentos de compra e tendências do mercado, as decisões são tomadas com base em evidências concretas, o que minimiza a probabilidade de erros e aumenta a eficácia das estratégias.

Conheça a plataforma Matera Insights e automatize esse processo

Para empresas que buscam aproveitar ao máximo o poder do Machine Learning na análise de dados de clientes, a solução Matera Insights é a solução certa. 

Assim, por meio da combinação inteligente de dados históricos, demográficos, transacionais, comportamentais e geolocalização dos clientes, a plataforma fornece à empresa uma visão completa e detalhada de cada cliente, identifica os clientes mais rentáveis e as melhores oportunidades de rentabilização a partir de estratégias de cross-sell e upsell.

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Conclusão

O Machine Learning é uma ferramenta poderosa para empresas que precisam executar análises de dados de clientes em larga escala. 

Ao aplicar o Machine Learning na análise de dados de clientes, as empresas podem segmentar sua base de contatos de forma muito mais precisa, prever o churn com a antecedência necessária para tentar revertê-lo, e oferecer recomendações relevantes para cada cliente.