Em um mundo onde os consumidores se tornam cada vez mais exigentes e recebem uma verdadeira enxurrada de informações e ofertas, o segredo para se destacar frente à concorrência e manter uma base sólida de clientes está na entrega da melhor e mais personalizada experiência. Nesse contexto, a hiper personalização, guiada por machine learning e data analytics é crucial para proporcionar as melhores jornadas aos usuários.
Em setores de serviços, apesar das verbas robustas destinadas a escolhas importantes como a adoção da IA, muitas empresas negligenciam a importância de estratégias de dados efetivas para a implementação e sucesso da tecnologia. Para se ter uma ideia, no segmento de viagens e hospitalidade, 86% dos executivos afirmam destinar verbas significativas para adoção e implementação da IA, mas estatísticas da AWS apontam que, hoje, somente 15% das empresas do setor estão utilizando a tecnologia no modo avançado.
Esta disparidade enfatiza a necessidade das empresas priorizarem e implementarem estratégias de dados a fim de explorar todos os potenciais benefícios da IA.
A hiper personalização é uma tendência crescente em estratégias centradas no cliente e adapta experiências com base nas preferências e comportamentos individuais. Embora seja um termo da moda, a verdade é que as empresas subestimam a base crítica necessária para seu sucesso: justamente uma estratégia abrangente de análise de dados.
Elaborando uma estratégia robusta de análise de dados
Para trilhar um caminho bem-sucedido na hiper personalização, uma estratégia robusta de análise de dados é essencial. Segundo a Forrester, a maioria das empresas (66%) foca fortemente na personalização quando os clientes estão avaliando produtos ou serviços, indicando uma fase crítica para o engajamento.
Isso envolve a integração perfeita de várias etapas-chave no framework tecnológico.
1. Estabelecer metas claras alinhadas aos objetivos de negócio
Iniciar uma estratégia de análise de dados requer a definição de metas precisas e alinhadas que ressoem com os objetivos gerais do negócio. De acordo com insights da mesma pesquisa da Forrester, 62% das empresas priorizam a personalização durante a fase de compra, o que indica que elas podem estar negligenciando a igualmente importante etapa pós-venda. Nesse estágio decisivo, é necessário articular o propósito de uma estratégia de dados, seja para melhorar a experiência do cliente, otimizar a eficiência operacional ou alcançar marcos específicos do negócio.
2. Identificar e aproveitar as fontes de dados disponíveis
Uma estratégia de dados abrangente envolve a identificação e o aproveitamento de fontes de dados internas e externas. É crucial mapear todos os pontos de coleta de dados, desde interações com clientes até informações transacionais e dados comportamentais, integrando essas fontes de maneira coesa.
Desse modo, as empresas podem efetivamente explorar a riqueza de informações provenientes de bancos de dados, além de obter insights sobre dinâmicas externas, como as tendências de mercado em evolução e os movimentos dos concorrentes. Essa abordagem vai além dos dados e aproveita a inteligência para criar uma vantagem estratégica decisiva no cenário de negócios.
3. Coleta e preparação de dados para Machine Learning (ML)
Preparar dados para aplicações de Machine Learning é um passo crítico na jornada da estratégia de dados. É necessário garantir que os dados coletados não sejam apenas volumosos, mas também refinados para uma análise otimizada. Isso requer uma limpeza, transformação e organização meticulosa dos dados brutos, assegurando que estejam prontos para as aplicações sofisticadas de machine learning.
Implementação de modelos de Machine Learning
Esta etapa crucial envolve a implementação de modelos de Machine Learning. Possuir um amplo espectro de capacidades torna essa transição tranquila e eficaz. A abordagem começa com a definição clara do problema, seguida pela coleta e preparação dos dados. A análise exploratória e a seleção de características ajudam a refinar os dados antes do treinamento do modelo. Após escolher o modelo adequado e treiná-lo, é essencial avaliar seu desempenho e realizar ajustes contínuos. Finalmente, a implementação em produção e a manutenção garantem que o modelo permaneça relevante e eficaz.
Domínio da análise de dados
Você pode otimizar dados para modelagem de AI/ML empregando técnicas especializadas em limpeza, transformação e criação de features; isso assegura que os dados se tornem uma base robusta para algoritmos preditivos.
Excelência na criação de modelos
A arte de moldar algoritmos para atender a necessidades específicas é essencial para alcançar a excelência na criação de modelos. Isso orienta todo o ciclo de vida dos modelos de Machine Learning – desde a seleção e treinamento até o ajuste fino. O resultado é um conjunto de modelos que não apenas performam de maneira ótima, mas são adaptados às necessidades únicas de cada negócio.
Implantação e supervisão simplificadas
Implementar modelos de Machine Learning não é o fim, mas o começo de um processo contínuo. Praticar MLOps (operações de machine learning) para colocar a AI Generativa em ação de maneira contínua é fundamental. Dessa forma, não apenas implantamos um modelo, como também monitoramos ativamente seu desempenho ao longo do tempo, garantindo a resolução rápida de problemas e permitindo que as empresas se concentrem no que realmente importa.
Defendendo a AI Generativa responsável
Ética é fundamental, por isso garantir que as soluções de AI Generativa sejam não apenas inteligentes, mas também eticamente sólidas e centradas na privacidade é primordial. Tal abordagem deve incorporar intrinsecamente privacidade e residência de dados, alinhando-se com rigorosos padrões de governança. Esse compromisso mitiga riscos por meio de políticas e práticas vigorosas, protegendo contra armadilhas inesperadas e garantindo conformidade com as regulamentações de dados regionais e globais. Com isso, fomentamos um ambiente de confiança e confiabilidade, essencial para a implementação sustentável e responsável da AI.
Parceria inovadora para a transformação
A implementação de soluções de Machine Learning não é apenas um processo técnico, mas uma jornada transformadora. É importante não somente implementar, mas liderar a mudança, facilitando a integração perfeita, a comunicação com stakeholders e as transições que fazem a inovação parecer natural. É assim que as soluções de ML se tornam uma parte intrínseca da cultura do negócio.
Integrando o Machine Learning à estratégia de hiper personalização
Já entendemos que machine learning e AI são muito importantes na construção de uma estratégia de hiper personalização. Utilizar essas tecnologias é estar pronto para desbloquear novas possibilidades e redefinir o futuro dos negócios e o sucesso do cliente. A AWS oferece alguns serviços que podem apoiar nessa jornada. São eles:
Uma plataforma para desenvolvimento de AI/ML versátil: ele simplifica o processo de construção, treinamento e implantação de modelos de Machine Learning. Sua escalabilidade e facilidade de uso o tornam um ativo valioso para empresas que buscam implementar a hiper personalização. Por exemplo, a Amazon utiliza o SageMaker para personalizar recomendações de produtos em tempo real, analisando milhões de interações de clientes para sugerir produtos que cada usuário está mais propenso a comprar. Além disso, o SageMaker permite automatizar a detecção de fraudes em transações financeiras, utilizando modelos de Machine Learning que identificam padrões anômalos com alta precisão.
Análise de imagem e vídeo impulsionada por Machine Learning. Este serviço pode aprimorar a hiper personalização ao reconhecer e analisar conteúdo visual, permitindo recomendações personalizadas com base nas preferências do usuário. Por exemplo, empresas de varejo online podem usar o Rekognition para permitir que os clientes façam buscas visuais de produtos, encontrando itens semelhantes com base em imagens enviadas, aprimorando assim a experiência de compra.
Um serviço de previsão totalmente gerenciado. Quando integrado a uma estratégia de hiper personalização, pode prever comportamentos dos consumidores, otimizar a alocação de recursos e melhorar a experiência geral do cliente.
É um serviço de Business Intelligence (BI) que permite criar e publicar Dashboards interativos e visualizações de dados. Ele pode ser usado para criar visualizações de dados, sendo uma solução totalmente gerenciada e integrada com outros serviços da AWS.
Revelando histórias de sucesso com as soluções de Machine Learning da e-Core
Para converter teoria em prática, é essencial mostrar exemplos reais onde as soluções de machine learning da e-Core entregaram benefícios tangíveis.
1. Capacitando a manutenção preditiva na indústria de papel
Utilizando o Amazon SageMaker, a e-Core colaborou com um dos principais produtores de papel do Brasil. Implementamos um modelo de Deep Learning para manutenção preditiva, com os seguintes resultados:
- Aumento da eficiência operacional.
- Redução do tempo de inatividade.
- Economias substanciais de custos.
2. Otimizando avaliações de veículos com Amazon Rekognition
Em uma plataforma digital para veículos usados, a e-Core aproveitou o poder do Amazon Rekognition. A implementação de um modelo de Deep Learning focado na detecção de danos em carros agilizou o processo de avaliação, proporcionando estimativas mais rápidas e precisas, melhorando assim a satisfação do cliente.
3. Otimizando operações de call center com Amazon Forecast
Em colaboração com uma empresa de call center, a e-Core implantou um modelo de Deep Learning usando Amazon Forecast. Ao prever com precisão os volumes de chamadas, o negócio alcançou:
- Alocação ótima de funcionários.
- Redução dos tempos de espera dos clientes.
- Melhorias significativas no atendimento ao cliente.
4. Melhorando a segurança na logística marítima com Amazon SageMaker
Em uma grande organização de logística portuária e marítima, a e-Core utilizou o Amazon SageMaker para treinar um modelo de Deep Learning para detecção de objetos por equipamentos de segurança. Melhorar a segurança no trabalho com tecnologia resulta em:
- Melhoria nos protocolos de segurança.
- Redução de acidentes de trabalho e conformidade com regulamentos de segurança.
- Redução nos custos de seguro e melhoria no moral dos funcionários.
Navegando no horizonte da hiper personalização com a e-Core
A hiper personalização se destaca como um farol de inovação centrada no cliente para empresas de diferentes setores. É evidente que uma estratégia de dados robusta, entrelaçada com as capacidades de Machine Learning, é a bússola que guia as empresas rumo a um sucesso sem precedentes. Essa jornada exige um parceiro estratégico como a e-Core que, com seu legado de excelência, emerge como catalisador para empresas que buscam desbloquear todo o potencial das experiências hiper personalizadas.
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