6 maneiras pelas quais os empreendedores podem usar o aprendizado de máquina para expandir suas startups

Com o surgimento da inteligência artificial, os empreendedores foram capazes de revolucionar a forma como operam e expandem seus negócios. Uma das contribuições mais substanciais foram vários aplicativos de aprendizado de máquina. A implementação do aprendizado de máquina permite que os empreendedores concorram com organizações de sucesso sem incorrer em custos elevados, tomem melhores decisões de negócios, melhorem os níveis de produtividade e muito mais, levando, em última análise, a um maior crescimento.

Quando usados ​​corretamente, os algoritmos de aprendizado de máquina podem capacitar os empreendedores a obter uma vantagem competitiva sobre pequenas e grandes empresas. Em minha experiência como fundador do gerador de imagens AI 88stacks (que fornece ferramentas fáceis de usar e acessíveis para democratizar o acesso a modelos e imagens generativas), descobri muitas maneiras pelas quais os empreendedores podem aproveitar o aprendizado de máquina para o crescimento dos negócios. Aqui estão 6 deles:

1. Experiência personalizada do cliente

Os líderes empresariais podem utilizar algoritmos de aprendizado de máquina para analisar instantaneamente os dados e o comportamento do cliente. Isto é essencial para um empreendedor, porque se compreender melhor as necessidades e preferências dos seus clientes, poderá adaptar as suas experiências de acordo. Em última análise, isso leva a uma abordagem muito mais impactante e baseada em dados para personalizar as experiências do comprador e campanhas de marketing que ampliam a satisfação do cliente e a fidelidade à marca.

É vital integrar a personalização em todos os pontos de contato do cliente, incluindo anúncios em mídias sociais, envio de e-mails e Google Ads. Isso garantirá que a experiência do cliente seja consistente e adaptada especificamente às necessidades de cada comprador em todos os canais. É mais provável que os clientes permaneçam fiéis a qualquer empresa que ofereça uma experiência personalizada e realmente compreenda suas preferências – a personalização pode melhorar significativamente o envolvimento com a marca.

Pense nisso: uma mãe que fica em casa e o CEO de uma grande empresa internacional podem estar ambos em busca do mesmo produto. O aprendizado de máquina pode ser usado para personalizar anúncios on-line sobre o produto para que tenham melhor repercussão entre esses dois indivíduos. O anúncio que a mãe vê pode mostrar uma família usando o produto em casa, e o anúncio que o CEO vê pode mostrar o produto sendo usado em um escritório.

2. Análise Preditiva

A análise preditiva usa algoritmos de aprendizado de máquina para identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos. Através da análise de dados de comportamento do cliente, como compras anteriores, o estado atual do mercado e tendências potenciais (por exemplo, a próxima temporada de compras natalinas), a análise preditiva apoiada pelo aprendizado de máquina ajuda os empreendedores a compreender as preferências dos clientes e as demandas dos potenciais compradores.

Os líderes empresariais podem aproveitar isso para prever novas tendências, demandas dos clientes e oportunidades de negócios potenciais. Isso leva a tomadas de decisões e estratégias mais flexíveis e ajuda a aumentar os lucros gerais.

3. Detecção de fraude e gerenciamento de riscos

Fraudes e violações de dados podem fazer com que muitos clientes percam a confiança em uma empresa e decidam fazer seus futuros negócios em outro lugar. Assim, quando se trata de detecção de fraudes e gerenciamento de riscos, os líderes empresariais precisam de resultados rápidos e precisos. A quantidade de tempo gasto na digitalização e revisão manual de informações pode ser drasticamente reduzida pelo aprendizado de máquina. Os empreendedores podem implementar modelos de aprendizagem automática para detectar atividades fraudulentas, mitigar riscos e aumentar a segurança das transações financeiras e dos dados confidenciais.

Usar o aprendizado de máquina para detecção de fraudes é como ter várias equipes executando análises de centenas de milhares de transações por segundo. Os modelos de aprendizado de máquina muitas vezes podem ser mais eficazes do que os humanos na descoberta de tendências e padrões sutis. Esses modelos também se adaptam muito rapidamente às mudanças e podem identificar clientes suspeitos e padrões de transações fraudulentas. Fraudes e ataques à segurança também podem acontecer 24 horas por dia, 7 dias por semana, e os algoritmos de aprendizado de máquina não precisam de pausas ou sono. Além disso, os empreendedores não precisam se preocupar com qualquer erro humano que possa ocorrer na verificação manual dos dados.

4. Automação de Processos

Não há dúvida de que a automação de processos é fundamental para que as startups se destaquem e cresçam. Automatizar tarefas e fluxos de trabalho repetitivos usando aprendizado de máquina permite que tempo e recursos valiosos sejam focados em aspectos mais estratégicos do negócio (como prospecção de novos clientes). A automação dos processos de negócios reduz custos e erros humanos, melhora a eficiência e proporciona maior qualidade de trabalho. O aprendizado de máquina pode ajudar os empreendedores a criar sistemas automatizados que executam tarefas repetitivas e padronizadas, como entrada de dados ou envio de check-ins por e-mail para clientes potenciais, ao mesmo tempo em que fornecem resultados confiáveis ​​e precisos.

Esses sistemas automatizados podem processar grandes quantidades de dados de forma rápida e eficiente, ao mesmo tempo que se adaptam a quaisquer mudanças nas atividades comerciais. O emprego do aprendizado de máquina para automação permite que as startups simplifiquem operações e fluxos de trabalho, ao mesmo tempo que melhoram a flexibilidade dos processos automatizados.

5. Análise de sentimento e feedback do cliente

É fundamental que as startups procurem constantemente maneiras de crescer e melhorar, e o feedback dos clientes fornece informações valiosas sobre o que funciona e o que não funciona. Através da realização de análises de sentimento e do exame do feedback dos clientes, as startups podem obter insights sobre o que os compradores gostam e o que não gostam em seus negócios. Dito isso, os empreendedores podem aplicar o aprendizado de máquina para classificar e analisar milhares de avaliações e feedbacks de clientes em vários canais em questão de segundos.

Isso ajuda os líderes da empresa a identificar áreas de melhoria e a tomar melhores decisões de negócios que levam a melhorias de produtos/serviços, melhorias no atendimento ao cliente e gerenciamento da reputação da marca.

6. Otimização da Cadeia de Suprimentos

Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar grandes quantidades de dados históricos e complexos em tempo real e usar as descobertas para gerar previsões de demanda altamente precisas, melhorando, em última análise, o gerenciamento da cadeia de suprimentos. Os empreendedores podem usar algoritmos de aprendizado de máquina para otimizar o gerenciamento de estoque, a logística e as operações da cadeia de suprimentos. Além disso, o aprendizado de máquina pode reduzir significativamente os prazos de entrega e permitir que as startups respondam melhor às mudanças do mercado.

Tudo isso ajuda a reduzir custos e melhorar a eficiência geral na entrega de produtos e serviços. A otimização da cadeia de suprimentos baseada no aprendizado de máquina permite que as empresas forneçam um serviço mais ágil, resultando em maior satisfação do cliente. Os empreendedores também podem aproveitar análises avançadas para identificar oportunidades, tendências e padrões de melhoria que levam ao aumento da lucratividade e a melhores processos de negócios.

Para encerrar tudo

A inteligência artificial e o aprendizado de máquina revolucionaram a forma como as empresas operam em praticamente todos os setores. Os empreendedores podem usar algoritmos de aprendizado de máquina para personalizar as experiências dos clientes, ampliar a detecção de riscos e o gerenciamento de fraudes, automatizar processos de negócios, analisar feedback e sentimentos dos clientes, realizar análises preditivas e otimizar cadeias de suprimentos. Estas são apenas algumas maneiras pelas quais os líderes empresariais podem empregar o aprendizado de máquina para obter vantagem competitiva, aumentar a produtividade, reduzir custos e aumentar a satisfação do cliente e os lucros.