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Entenda como o machine learning está transformando PMEs

Entenda como o machine learning está transformando PMEs

Explore os principais benefícios do machine learning para melhorar a obtenção e a análise de dados na sua empresa!

 

O termo machine learning (ou “aprendizado de máquina”, em português) desenvolveu-se a partir de estudos com Inteligência Artificial (IA), e seu conceito básico é que sistemas podem aprender com dados, reconhecer padrões e tomar decisões sem depender de trabalho humano.

Seu uso é bastante difundido no contexto da Transformação Digital, pois otimiza processos internos e pode aumentar a produtividade das empresas em função da sua associação com as novas tendências tecnológicas. Além disso, o machine learning pode impactar significativamente a prospecção de clientes, as vendas e as estratégias de marketing digital.

As vantagens do machine learning

As PMEs têm mais chances de sucesso ao investir nesse tipo de automação, pois dispõem de mais flexibilidade e adaptabilidade para driblar os desafios de um mercado cada vez mais competitivo. A criação de tecnologias que atendam às reais necessidades do consumidor são projetadas em ritmo frenético, com resultados também muito ágeis.

É justamente por este motivo que as soluções em nuvem ganharam tanto destaque recentemente. Segundo dados da IDC, o cloud computing tem adesão de 87% das empresas de médio porte e até 68% das pequenas empresas.

De acordo com a forma como é implementado, o machine learning pode alterar bastante o orçamento inicial previsto. Por isso, os algoritmos lançados pelos provedores de busca devem ser considerados constantemente. Mas, no longo prazo, as vantagens se sobrepõem, como veremos a seguir.

Capacidade para controlar quantidades altas de dados

A quantidade de dados que pode ser processada por machine learning se aproxima do infinito. Dessa forma, o processo de revisão e ajuste dos processos, de acordo com o comportamento do cliente, ganha em facilidade.

Tudo é guiado para identificar as variáveis de maior relevância, o que também possibilita a automação dos processos internos.

Aperfeiçoamento dos padrões de comportamento de consumo

O aumento da velocidade do processamento das informações pode ser crucial para o funil de vendas. O machine learning pode ajudar na conversão de um cliente, por exemplo, porque a empresa é informada sobre o melhor horário para contactá-lo.

Dessa forma, é possível assegurar também que a ferramenta pode contribuir para aumentar as vendas.

Segmentação dos clientes

Ainda sobre a conversão de vendas, outro benefício que essa melhoria na análise de padrões comportamentais dos clientes pode trazer diz respeito à experiência do cliente.

É possível segmentar os clientes a partir de um perfil pré-estabelecido e direcionar melhor a abordagem e o trabalho de marketing.

Eficiência na gestão de tempo

A partir da interação da máquina com os dados levantados, é feito um cálculo (sem intervenção humana) para reproduzir os resultados esperados e os que se repetem, tornando as decisões mais assertivas.

Utilizar essa técnica para solucionar as complicações ajuda a estabelecer uma estratégia sólida de Marketing Digital. A criação de conteúdo também se beneficia com esse levantamento. Ao reunir dados com as tendências de comportamento do consumidor, o trabalho de engajamento e alcance orgânico da empresa obtém ganhos significativos.

Como usar os dados obtidos?

Embora automatize processos internos, o machine learning requer dedicação na análise de dados: para um computador ser capaz de prever situações, é necessário um trabalho de planejamento.

A política de segurança implementada deve estar devidamente configurada. Pense no seguinte: a tecnologia do machine learning pode monitorar as políticas de segurança de acesso ou bloqueio de determinadas informações. Ao identificar essas anormalidades, cabe à programação derrubar ou não a ameaça.

Em outras palavras, não basta apenas aplicar essa técnica, é preciso investir em profissionais altamente capacitados para gerir o fluxo de dados gerados. Cada vez mais, as empresas estão buscando atender às mudanças do mercado digital, onde os dispositivos interagem profundamente com os usuários.

Essa conexão permite a automação de tarefas, e é neste ponto que o machine learning se destaca como uma estratégia de sucesso rumo a experiências mais satisfatórias. É um trabalho que interage com o perfil do consumidor, oferecendo os dados necessários para construir uma relação de engajamento, ou ainda para consolidar a relação entre as empresas e seus clientes.

Conheça a série P da Lenovo

A economia digital prevê uma alta carga de trabalho, somada a coleta e análise de um volume de informações complexas. Pensando em uma solução que dê conta disso e vá além, gerando novas possibilidades de negócios, a Lenovo elaborou a série P.

As estações de trabalho ThinkStation P foram produzidas para atender à execução de aplicativos mais potentes. Elas operam com velocidade e estabilidade, o que possibilita a conclusão de tarefas árduas com mais rapidez.

Na fusão entre desempenho e praticidade, as workstations da Lenovo estão inovando os mais diversos setores da indústria, personalizando a arquitetura computacional, com alto padrão de segurança e tecnologias de ponta.

Por que escolher Lenovo?

Independentemente do segmento de atuação, líderes da indústria (como arquitetos, designers de produtos, operadores financeiros, engenheiros, designers e outros profissionais) podem usufruir dessa configuração pioneira na TI, com tecnologia de ponta e um processamento gráfico ultrarrápido.

Além da eficiência energética, esses equipamentos possuem a certificação ISV (Independent Software Vendor), responsável pelo teste do hardware do computador e pela garantia de compatibilidade entre software e hardware. Eles proporcionam desempenho ideal do sistema e uma experiência de altíssima qualidade.

Veja, a seguir, os segmentos mais beneficiados pelas nossas workstations:

  • Engenharia e arquitetura: executam com maior rapidez os aplicativos CAD e CAE.
  • Mídia e entretenimento: potencializam as produções criativas através de gráficos vívidos e com alta eficiência energética.
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