Machine learning é faca de dois gumes para o consumidor
Por trás da tecnologia está o uso de dados coletados sobre o comportamento do consumidor online que pode levá-lo a tomar decisões por impulso
Não é de hoje que as novas tecnologias têm exercido impacto decisivo nas relações de consumo. A começar pelo advento da internet que, nas últimas décadas, possibilitou a compra e venda de produtos e serviços com apenas alguns poucos cliques. Mas um horizonte de infinitas possibilidades na jornada dos consumidores vem se descortinando cada vez mais, por conta de uma inovação bem mais recente: o machine learning (aprendizado de máquina), uma das tecnologias desenvolvidas para a construção do que se chama de Inteligência Artificial (IA).
“Por um lado, essa tecnologia ajudará cada vez mais o consumidor por conta da personalização, com a geração de ofertas mais direcionadas para ele. E também por ajudá-lo a resolver problemas de forma mais rápida. Por outro lado, tem o problema do uso de marketing abusivo, com intuito de levar o consumidor a comprar de forma desenfreada e desnecessária, mostrando conteúdos direcionados e com um apelo de marketing difícil de conseguir resistir. Não existe como impedir o uso da tecnologia nas relações de consumo. Porém, deve existir bom senso e ética nas empresas que a utilizam”, afirma Thiago Porto, pesquisador da PROTESTE.
Essa tecnologia ajudará cada vez mais o consumidor por conta da personalização, com a geração de ofertas mais direcionadas para ele. E também por ajudá-lo a resolver problemas de forma mais rápida.
O que é a Inteligência Artificial
De acordo com a Gartner – uma das empresas mais respeitadas do mundo, que atua com pesquisas, consultorias, eventos e prospecções especialmente sobre o mercado de TI – a Inteligência Artificial será a tecnologia mais disruptiva desta próxima década.
A Inteligência Artificial é uma ramificação da ciência da computação, que consiste no desenvolvimento de softwares e dispositivos que simulam a capacidade de raciocinar do ser humano, tornando-os capazes de perceber situações, tomar decisões e mesmo resolver problemas.
A aplicação do machine learning
Por trás dessa tecnologia, contudo, está o uso inteligente de dados coletados sobre o comportamento do consumidor online, o que é feito via machine learning. Não apenas sobre a forma como ele compra, mas também sobre a maneira como ele pesquisa seus assuntos de interesse.
Ao trabalhar esses dados, são criados perfis cada vez mais assertivos sobre os padrões de comportamento e consumo de cada indivíduo, permitindo uma personalização cada vez maior de ofertas por parte das empresas.
Conteúdos exclusivos por usuário
Muitas das possibilidades que o machine learning oferecem podem ser observadas, por exemplo, na forma como empresas de streaming, como Netflix e Spotify, disponibilizam seus catálogos para os usuários.
Em ambas as plataformas, os filmes e séries ou a músicas, respectivamente, são apresentados para os assinantes de forma personalizada, de acordo com a maneira como ele consome os conteúdos. Isso acontece porque, conforme o uso, os dados gerados passam por esse processo de aprendizado de máquina, que alimenta algoritmos responsáveis pela personalização da oferta.
O mesmo acontece, por exemplo, em aplicativos de delivery de comida, com iFood ou Uber Eats, que exibem ofertas de acordo com o perfil de cada usuário, com base nas pesquisas e pedidos anteriores feitos por ele.
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Machine learning nos SACs
Há também uma outra vertente do uso dessa tecnologia. Ela tem desempenhado um papel de destaque cada vez maior nos Serviços de Atendimento ao Cliente (SACs). Alimentados por algoritmos, os chamados chatbots têm sido muito usados por diversas empresas para responder dúvidas de consumidores e até resolver certos níveis de problemas de forma autônoma.
Esses atendentes virtuais, também de acordo com a Gartner, deverão representar cerca de 25% das operações de SACs em 2020. E interagem com os consumidores por meio de chats nos sites das empresas, via redes sociais que oferecem serviços de mensagens instantâneas, como o Facebook e o Twitter, e até mesmo via WhatsApp.
No Brasil já há diversas iniciativas de sucesso, como a BIA, assistente digital do Bradesco. De acordo com o banco, foram contabilizadas mais de 126 milhões de interações de clientes com a plataforma em 2019, muitas delas pelo WhatsApp, uma vez que, segundo o banco, o número registrado antes da entrada no aplicativo, ao final de 2018, foi de 84 milhões.
