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Machine Learning x Linguistic Learning: saiba como se complementam

02/10/2021

Com o avanço da tecnologia, as empresas estão atentas às novidades para iniciar ou impulsionar suas estratégias de transformação digital e assim otimizar a experiência do cliente.

Os consumidores, cada vez mais exigentes e imediatistas, buscam produtos e serviços que sejam de fácil acesso, com atendimento ágil e personalizado.

Já falamos aqui no blog que não, os bots não conseguem aprender sozinhos, porém, eles podem evoluir e, para isso, tecnologias como Machine Learning e Linguistic Learning são essenciais.

As empresas perceberam que podem economizar tempo e dinheiro utilizando robôs de atendimento. E esses bots realmente podem ser ótimas opções para o relacionamento com o cliente.

Porém, bots de atendimento engessados, apenas com respostas prontas, podem causar uma má impressão, gerando a insatisfação do cliente, principalmente quando esse não tem seu problema resolvido.

Por isso, organizações de todos os tamanhos e dos mais variados segmentos estão investindo em tecnologias inovadoras para contarem com robôs capazes de realizar diálogos complexos e naturais.

O objetivo final é agilizar o atendimento, liberar o tempo dos atendentes humanos, aumentar a satisfação do cliente e claro, reduzir custos, cortando gastos com pessoal ou realocando profissionais para atividades mais estratégicas.

Neste artigo, você vai conhecer os conceitos de Machine Learning e Linguistic Learning e como essas tecnologias podem otimizar o seu atendimento ao cliente. Aproveite a leitura!

 

O que é Machine Learning?

 

O Machine Learning, em portuguêsm Aprendizado de Máquina, refere-se à capacidade de as máquinas aprenderem sozinhas.

O Machine Learning anda lado a lado com o Big Data porque, a partir de altos volumes de dados e algoritmos, permite que dispositivos identifiquem padrões e criem conexões entre eles.

O objetivo do Machine Learning, com o Big Data, é coletar, analisar e tratar dados para que as máquinas possam aprender a executar tarefas, de forma automatizada, sem o auxílio humano.

Através de algoritmos e análises estatísticas, as máquinas conseguem, com maior precisão, prever possíveis respostas e entregar resultados mais assertivos, com um índice de erro muito baixo.

 

Os tipos de Machine Learning

 

O Machine Learning pode ser separado em duas categorias:

Supervisionado: neste modelo, existe um humano supervisionando os algoritmos, controlando a entrada e saída de dados e também realizando o treinamento da máquina.

 

Não supervisionado: aqui, entra em cena o Deep Learning, em português, Aprendizagem Profunda, para executar tarefas não supervisionadas, ou seja, de forma independente, sem o acompanhamento humano.

 

O que é Linguistic Learning?

 

A conversação está se tornando cada vez mais importante para interagir com uma variedade de tecnologias, de dispositivos inteligentes a aplicativos e sites.

Neste cenário, aparece o Linguistic Learning, em português, Aprendizagem Linguística, que é um recurso de Inteligência Artificial que aumenta a velocidade da construção de sistemas de conversação.

O objetivo do Linguistic Learning é construir sistemas de conversação inteligentes que podem ser implantados em vários idiomas, em diferentes canais, seja qual for o sistema operacional.

Através do Linguistic Learning, as empresas podem chegar ao ponto de seus clientes responderem dizendo o que gostam e não gostam, compartilhando suas preferências e outros pensamentos – quer você peça a opinião deles ou não.

Assim, é possível analisar conversas em tempo real para produzir respostas ainda mais personalizadas para manter a conversa e levar o cliente a uma conclusão lógica.

 

Como essas tecnologias se complementam?

 

Uma abordagem híbrida entre Machine Learning e Linguistic Learning é o mundo ideal de que todas as empresas querem fazer parte.

Essas duas tecnologias podem propiciar máquinas inteligentes capazes de realizar diálogos complexos, simulando, ao máximo, a interação humana.

Já imaginou as possibilidades de aplicação dessas duas tecnologias no atendimento ao cliente do seu negócio?

 

Como aplicá-las no seu atendimento ao cliente?

 

Descubra como o Machine e o Linguistic Learning podem ser aplicados ao atendimento ao cliente da sua empresa.

 

Coleta, análise e tratamento de dados

 

O Machine Learning consegue coletar, analisar e tratar um volume de dados ilimitado, em tempo real e, a partir disso, oferecer produtos e serviços mais aderentes, com preços e descontos que os clientes estão procurando, por exemplo.

Com a identificação de padrões, as empresas conseguem personalizar suas ações, desde a realização de campanhas de marketing e o atendimento ao cliente até a oferta de produtos e serviços mais relevantes.

Com o Linguistic Learning, é possível chegar ao vocabulário e tom de voz ideais, que vão gerar mais empatia e admiração por parte do cliente.

 

Identificação do comportamento do cliente

 

O Machine Learning proporciona um maior entendimento sobre os desejos e necessidades do cliente, tanto em relação aos produtos e serviços buscados como em relação às suas plataformas de comunicação preferidas.

 

Identificação de pontos de melhoria

 

Identificar gargalos e pontos de melhoria é outra forma de aplicar o Machine Learning no seu negócio. Com máquinas mais inteligentes, é possível descobrir, por exemplo, os melhores dias e horários para entrar em contato com o cliente e assim aumentar as chances de fechar uma venda.

 

Auxílio à àrea de suporte ao cliente

 

O Machine Learning tem a capacidade de reunir todas as informações do cliente, bem como todos os problemas enfrentados nos últimos contatos e as melhores soluções para cada situação. O Linguistic Learning, por sua vez, identifica a melhor forma de se dirigir ao cliente, para um fluxo conversacional mais assertivo.

É isso! Com o Machine Learning e o Linguistic Learning, as possibilidades são infinitas. E quem ganha, com tudo isso, é o seu cliente, que tem uma melhor experiência, e o seu negócio, que melhora seus resultados.

 

Agradecemos pela leitura. Até a proxima!

 

Leia tambem: Saiba como aumentar a satisfação do cliente no seu negócio

 

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