Na tradução literal, “machine learning” é “aprendizagem de máquina”. E até que o termo faz algum sentido para quem tem uma base de conhecimento acerca do assunto…

 

Mas como você chegou até por curiosidade, fazendo uma pesquisa bem específica, para saber mais sobre a Legiti ou por mero acaso, é lógico que nós vamos nos aprofundar no assunto! Afinal, quem tem informação, domina a situação.

 

Photo by Quest Software Inc

 

Machine learning nada mais é do que um tipo de inteligência artificial que possibilita aos aplicativos de software que se tornem mais precisos na previsão de resultados, porém sem estarem explicitamente programados para isso. Os algoritmos de machine learning utilizam o histórico de dados para, de certa forma, prever situações futuras.

 

Vamos exemplificar com um caso atual bem atual:

 

Você certamente já procurou por um produto no Google e, logo após essa pesquisa, começou a receber anúncios de marcas variadas daquele produto, certo? Pois isso é machine learning

Porém, os mecanismos de recomendação são apenas um caso de machine learning. Outras utilizações populares incluem detecção de fraudes, detecção de ameaças de malware. Filtragem de spam, automação de processos de negócios e manutenção preditiva. 

 

Iremos discorrer sobre alguns deles durante este artigo, todavia, nosso foco principal é utilizar o machine learning para proteger o seu ecommerce! Leia com atenção e veja tudo que a Legiti pode oferecer para o seu negócio na internet.

 

Por que Machine Learning é importante?

Num mundo cada vez mais conectado e sem fronteiras digitais, o machine learning se faz essencial pois fornece às empresas uma visão das tendências de comportamento do cliente e padrões operacionais de negócios, além de apoiar o desenvolvimento de novos produtos.

 

Grandes players do mercado, como o  Facebook e o Google, fazem, desde seus primórdios, do machine learning a parte central de suas operações. Precisamos dizer mais alguma coisa sobre os frutos do investimento para essas empresas?

 

Quais são os diferentes tipos de machine learning?

 

O machine learning é frequentemente categorizado como “um algoritmo que aprende a se tornar mais preciso em suas previsões”. Existem quatro abordagens básicas: machine learning supervisionado, machine learning não supervisionado, machine learning semi-supervisionado e machine learning por reforço. O tipo de algoritmo que os cientistas de dados escolhem usar depende do tipo de dados que eles desejam prever.

 

machine learning o que é

Em alta no mercado digital, a função de cientista de dados é cada vez mais essencial.

 

Abaixo, um panorama sobre cada um destes tipos de machine learning:

 

Machine Learning Supervisionado

 

Nesse tipo de machine learning, os cientistas de dados fornecem algoritmos com dados de treinamento rotulados e definem as variáveis ​​que desejam que o algoritmo avalie as correlações. Tanto a entrada quanto a saída do algoritmo são especificadas.

 

Como funciona?

 

O machine learning supervisionado exige que o cientista de dados treine o algoritmo com entradas rotuladas e saídas desejadas. Dito isso, os algoritmos de machine learning supervisionado são bons para as seguintes tarefas:

 

  • Classificação binária: subdividindo os dados em duas categorias;
  • Classificação multiclasse: escolha entre mais de dois tipos de respostas;
  • Modelagem de regressão: previsão de valores contínuos;
  • Ensembling: Combinar as previsões de vários modelos de machine learning para produzir uma previsão precisa.

 

Machine Learning não supervisionado

 

Esse tipo de machine learning  envolve algoritmos treinados em dados não rotulados. Ou seja, o algoritmo faz a varredura de conjuntos de dados procurando por qualquer conexão significativa. Os dados que os algoritmos treinam, bem como as previsões ou recomendações que eles produzem, são predeterminados.

 

Como funciona?

 

Os algoritmos de machine learning não supervisionados não exigem que os dados sejam rotulados. Eles vasculham estes dados não rotulados para encontrar padrões que possam ser usados ​​para agrupar pontos de dados em subconjuntos. 

 

A maioria dos tipos de aprendizado in-depth, incluindo redes neutras, são algoritmos não supervisionados. Algoritmos de machine learning não supervisionados são bons para as seguintes tarefas:

 

  • Clustering: dividir o conjunto de dados em grupos com base na semelhança;
  • Detecção de anomalias: identificando pontos de dados incomuns em um conjunto de dados;
  • Mineração de associação: identificação de conjuntos de itens em um conjunto de dados que frequentemente aparecem juntos;
  • Redução de dimensionalidade: reduzir o número de variáveis ​​em um conjunto de dados.

 

Machine Learning semi-supervisionado

 

Essa abordagem de machine learning é, de certa forma, uma mistura dos dois tipos citados anteriormente. Os cientistas de dados podem alimentar um algoritmo principalmente rotulado de dados de treinamento, mas o modelo é livre para explorar os dados por conta própria e desenvolver sua própria compreensão do conjunto de dados. Ou seja, há influência humana – mas nem tanto!

 

Como funciona?

 

O machine learning semi-supervisionado, como dito acima, tem atuação de cientistas de dados que alimentam uma pequena quantidade de dados de treinamento rotulados para um algoritmo. A partir disso, o algoritmo aprende as dimensões do conjunto de dados, que pode ser aplicado a dados novos e não rotulados. 

 

O desempenho dos algoritmos geralmente melhora quando eles treinam em conjuntos de dados rotulados. Porém, rotular dados pode se tornar um processo demorado e custoso. A aprendizagem semi-supervisionada é um meio-termo entre o desempenho da aprendizagem supervisionada e a eficiência da aprendizagem não supervisionado. Algumas das áreas onde a aprendizagem semi-supervisionada é amplamente utilizada são:

 

  • Tradução automática: ensinar algoritmos a traduzir idiomas, utilizando como base um número inferior de palavras a um dicionário completo, por exemplo;
  • Detecção de fraudes: identificar casos de fraude quando você tem apenas alguns exemplos positivos;
  • Rotulagem de dados: algoritmos treinados em pequenos conjuntos de dados podem aprender a aplicar rótulos de dados a conjuntos maiores automaticamente.

 

Machine learning semi-supervisionado é indicado para prevenção de fraudes.

 

Machine learning por reforço

 

Os cientistas de dados geralmente utilizam o machine learning por reforço para ensinar uma máquina a concluir um processo de várias etapas, para o qual existem regras claramente definidas. Os cientistas de dados programam um algoritmo para concluir uma tarefa e fornecer pistas positivas ou negativas à medida que descobrem como concluir esta tarefa. Porém, na maioria das vezes, o algoritmo decide por conta própria quais etapas devem ser seguidas ao longo do caminho.

 

Como funciona?

O machine learning por reforço funciona programando um algoritmo com um objetivo distinto e um conjunto prescrito de regras para atingir esse mesmo objetivo. Os cientistas de dados também programam o algoritmo para buscar recompensas positivas – que ele recebe quando realiza uma ação que é benéfica para o objetivo final – e evitar punições – que recebe quando executa uma ação que o afasta de seu objetivo final. A aprendizagem por reforço é frequentemente usado em áreas como:

 

  • Robótica: robôs podem aprender a realizar tarefas no mundo físico usando esta técnica;
  • Video Gameplays: embora seja uma prática ilegal em muitos games, a aprendizagem por reforço é utilizada para ensinar os bots a jogarem automaticamente, e até em vários videogames ao mesmo tempo;
  • Gerenciamento de recursos: com recursos finitos e um objetivo definido, a aprendizagem por reforço pode ajudar as empresas a planejar e alocar recursos.

 

Quem utiliza o machine learning e por que?

 

Hoje, o machine learning tem uma ampla gama de aplicações. Talvez um dos exemplos mais comuns seja o mecanismo que alimenta o feed de notícias do Facebook.

 

O Facebook utiliza machine learning para personalizar a entrega de conteúdo no feed de cada usuário. Se um usuário  se tornar mais ativo num grupo específico, o mecanismo de recomendação começará a mostrar mais atividades desse grupo no início do feed.

 

Nos bastidores, o mecanismo está tentando reforçar padrões conhecidos no comportamento do usuário na web. Se o membro mudar de padrão e não conseguir ler as postagens desse grupo nas próximas semanas, o feed de notícias será ajustado de acordo.

 

Além dos mecanismos de recomendação, outras utilizações do machine learning se aplicam a:

 

Business Intelligence

 

Empresas de BI e análise de dados utilizam o machine learning em seus softwares para identificar pontos de dados potencialmente promissores, padrões de pontos de dados e anomalias.

 

Sistemas de Informação de RH

 

Os sistemas HRIS podem usar modelos de machine learning para filtrar aplicativos e identificar os melhores candidatos para uma posição aberta

 

Softwares de CRM

 

“Client Relationship Management, ou CRM, tem o objetivo de claro de facilitar o relacionamento entre empresa e cliente. Os mais variados softwares de CRM podem utilizar modelos de machine learning para analisar e-mails e solicitar que os membros da equipe de vendas respondam primeiro às mensagens mais importantes. Sistemas mais avançados podem até recomendar respostas pré-definidas!

 

Carros autônomos

Algoritmos de machine learning podem até possibilitar que um carro semi-autônomo reconheça um objeto parcialmente visível e alerte o motorista. Com o passar do tempo, a tendência é que se tornem cada vez mais autônomos. Tudo isso, é claro, após muita coleta de dados para machine learning.

Protótipo do carro autônomo da Tesla.

 

Assistentes Virtuais

 

Assistentes alimentados por inteligência artificial normalmente combinam modelos de machine learning supervisionados e não supervisionados para interpretar a fala natural e fornecer contexto.

 

Machine learning para ecommerce

 

Finalmente chegamos à parte do artigo que temos mais conhecimento sobre: o machine learning para ecommerce! A Legiti utiliza inteligência artificial para proporcionar a seus clientes uma plataforma antifraude segura, ágil e personalizada para cada nicho.

 

Sem mais delongas, vamos às principais aplicações de machine learning para ecommerce!

 

1. Mecanismo de Recomendação

O mecanismo de personalização e recomendação é a tendência mais quente no espaço global de comércio eletrônico. Com o uso de algoritmos de machine learning para comércio eletrônico e o processamento de grandes quantidades de dados, você pode analisar minuciosamente a atividade online de centenas de milhões de usuários. Com base nisso, você pode criar recomendações de produtos, adaptadas a um cliente ou grupo específico.

Machine learning do Google.

Como funciona o mecanismo de recomendação no ecommerce?

 

Ao analisar o big data coletado no histórico de tráfego nos sites, você pode determinar quais subpáginas o cliente acessou. Além disso, é possível deduzir o que ele estava procurando e onde ele passava a maior parte do tempo. 

 

Essas informações são coletadas mediante análise de perfil e atividade anterior do usuário. Por exemplo, é possível identificar o time que ele torce ou sua orientação política através destes dados.

 

Uma utilização bem comum deste tipo funcionalidade é o Netflix, que recomenda novos programas conforme suas preferências, estabelecendo até mesmo uma porcentagem de compatibilidade.

 

Em ecommerces, o mais comum é que você receba anúncios de determinada marca após visitar o site da mesma. Seu acesso deu abertura para que você seja impactado por anúncios de remarketing posteriormente.

 

2. Personalização do Conteúdo do Site

 

O conteúdo devidamente personalizado no site ou aplicativo móvel aumenta a taxa de conversão e o envolvimento do cliente. A seleção do melhor conteúdo é possível graças aos algoritmos de machine learning para ecommerce. Assim, os algoritmos podem encontrar padrões nos dados com base no processamento de uma grande quantidade de dados estruturados e não estruturados (incluindo imagens e texto).

 

Os algoritmos de machine learning em ecommerce levam em consideração vários fatores como: estilo, cores, intensidade da imagem, histórico de atividades, preferências, entre outros. Os resultados no site são adaptados às preferências pessoais de cada pessoa. Dessa forma, o machine learning no comércio eletrônico podem ajudá-lo a aumentar suas receitas.

 

Gostaria de um exemplo? Este artigo que você está lendo neste momento é um bom exemplo de conteúdo personalizado.

 

3. Precificação Dinâmica em Ecommerce

 

Machine Learning no e-commerce pode ser muito útil em casos de precificação dinâmica. Essa utilidade vem da capacidade do algoritmo de machine de aprender novos padrões a partir dos dados. Como resultado, esses algoritmos aprendem continuamente com novas informações e detectam novas demandas e tendências.

Dito isso, o machine learning se faz uma ferramenta muito eficaz para que os varejistas online possam vender mais e mais rápido. Seu ecommerce pode se beneficiar de modelos preditivos que permitem determinar o melhor preço para cada produto específico.

Oferta e demanda é apenas um dos vários critérios da precificação dinâmica de machine learning.

 

Após a coleta de dados e sugestões de machine learning, você pode selecionar a oferta de preço que melhor lhe agradar, ou que esteja mais próxima da realidade do mercado. Os softwares de machine learning também oferecem descontos em tempo real e a disponibilidade do produto em estoque, maximizando suas vendas.

 

O melhor exemplo de aplicação de preços dinâmicos via machine learning é a líder do mercado global: a Amazon.

 

4. Previsões de machine learning em ecommerce

 

Sim! É possível prever se um determinado usuário fará uma compra em uma categoria de produto específica e em tempo real. Fique atento-a para as aplicações de previsões de machine learning em ecommerces:

 

Previsão de alocação de recursos de marketing

 

No mundo do marketing, há potenciais consumidores que são caracterizados como “prontos para compra” – só precisam daquele empurrãozinho! Pode ser um anúncio, um e-mail marketing, um cupom de desconto e, no modelo mais tradicional, até mesmo uma ligação. O importante é não deixar esse cliente escapar!

 

Customer Lifetime Value Prediction (CLTV)

 

Previsão do valor da vida útil do cliente (CLTV ou LTV) – para prever quanto dinheiro um determinado usuário gastará em sua loja virtual. A estimativa precisa do valor futuro do cliente permite alocar efetivamente as despesas de marketing, identificar e cuidar de clientes de alto valor e reduzir a exposição a churn.

 

Previsão de Churn

 

A previsão de perda de clientes, ou churn, identifica clientes que correm o risco de sair. A solução de machine learning implementada no e-commerce permitirá que você reaja rapidamente aos clientes que provavelmente deixarão de comprar de você. Esse sistema aumentará a taxa de retenção e trará um fluxo estável de receita.

 

Previsão de tamanho do cliente

 

Recomendações personalizadas de tamanho reduzem a taxa de estornos, tanto para a empresa quanto para os clientes. Previsões utilizando machine learning no comércio eletrônico reduzem os custos da empresa e dos clientes, o que definitivamente aumenta os deixa satisfeitos. É fundamental fazer com que os clientes grandes tomem conhecimento da importância que eles têm – e há diversas formas de fazê-lo.

 

Previsão de demanda para categorias de produtos específicas

 

O machine learning também pode ajudar a mapear todas as necessidades e tendências dos clientes no futuro. Isso fará com que os clientes fiquem felizes em retornar à sua loja online, onde a maioria das mercadorias está disponível e pode ser comprada imediatamente. Da mesma forma, você previne que os produtos de alta procura por sazonalidade, por exemplo, fiquem em falta.

 

5. Melhoria nos mecanismos de pesquisa

 

Os usuários tendem a abusar dos mecanismos de pesquisa (search engines) para encontrar rapidamente o que precisam. Eles têm cada vez menos tempo e paciência para formular consultas, aguardar resultados e analisá-los. Por isso, também é importante personalizar os potenciais termos de busca.

 

Para melhorar estes mecanismos de pesquisa, o machine learning se baseia nas preferências do usuário em curto e longo prazo, como histórico na web e pesquisas anteriores. Aliás, já é comprovado que esse tipo de machine learning é mais eficaz do que técnicas como o IR (Information Recovery).

 

O Mercado Livre, por exemplo, executa essa função de machine learning com maestria no Brasil.

 

6. Chat Bots

 

Muita gente não confia nos populares chat bots por experiências próprias. Mas nós garantimos: essa ramificação do machine learning está cada vez mais funcional!

 

Um robô de bate-papo baseado em PNL e IA pode interpretar as perguntas dos usuários e respondê-las individualmente. O papel dos assistentes virtuais é imitar os melhores consultores para poder ajudar os usuários das lojas virtuais no processo de compra da maneira mais eficaz. Isso engloba ajudar no acesso aos produtos, sugerir as melhores soluções de precificação, realizar o processo de transação e tirar dúvidas específicas.

 

7. Detecção de Fraudes

 

O custo que as lojas online perdem devido à fraude é constante – e no Brasil, os fraudadores estão ficando cada vez mais criativos.

 

Portanto, a identificação e proteção contra fraudes são processos importantes para todas as lojas online. Algoritmos de machine learning para e-commerce podem melhorar esses processos e torná-los mais eficazes, validando transações legítimas e bloqueando potenciais fraudes.

 

A plataforma antifraude da Legiti faz justamente isso. Entre em contato e agende uma demonstração!

 

O que esperar do machine learning no futuro?

 

Embora os algoritmos de machine learning já existam há décadas, eles alcançaram uma nova popularidade à medida que a inteligência artificial foi ganhando destaque globalmente. Os modelos de deep learning, por exemplo, potencializam os aplicativos de IA mais avançados da atualidade. Mas isso é assunto para um próximo artigo!

As plataformas de machine learning estão entre os domínios mais competitivos da tecnologia corporativa, com a maioria dos principais fornecedores, incluindo Amazon, Google e Microsoft, fazendo de tudo para inscrever clientes em serviços de plataforma que cobrem o espectro de atividades de machine learning, incluindo coleta, preparação e classificação de dados,, construção de modelos, treinamentos e implementação de aplicativos.

Um equilíbrio entre humanos e robôs é essencial para o desenvolvimento do machine learning.

 

À medida que o machine learning tende a se aprimorar cada vez mais, também aumenta sua importância  para as operações de pequenos, médios e grandes negócios. A inserção de  inteligência artificial vai ser tornando mais comum nos ambientes corporativos e, com isso, também surgem mais opções de plataformas e aplicativos.

 

Os modelos de IA atuais exigem treinamento extensivo para produzir um algoritmo altamente otimizado para executar uma determinada tarefa. Todavia, pesquisadores do ramo estão constantemente procurando novas maneiras de tornar os modelos mais flexíveis, buscando técnicas que permitam a uma máquina aplicar o contexto aprendido de uma tarefa para tarefas futuras diferentes. Afinal, esta é a essência do machine learning.

E aí, deu pra ter um bom panorama sobre o que é machine learning e toda a sua importância para ecommerce?