Como gerar insights construtivos a partir de machine learning?

Como gerar insights construtivos a partir de machine learning?

Dados, dados, dados, dados e mais dados. O número de informações geradas e compartilhadas nunca foi tão grande se considerarmos a história recente. Cada impressão, alcance, compra ou tempo gasto observando algo nas redes sociais ou sites já é o suficiente para gerar uma inteligência em cima daquela informação. Contudo, como efetivamente produzir inteligência em cima disso?

Falar de Inteligência Artificial pode parecer um tanto complexo. Por isso, a NeuralMind decidiu demonstrar o passo a passo desse processo. A ideia é que você compreenda como funciona essa evolução e como ela ajuda os negócios.

1º passo: Entenda seu negócio

Mais do que querer informações, seja assertivo no que quer saber. É imprescindível saber questionar pontos que sejam relevantes e definir objetivos claros para o problema que pretende ser resolvido. Por exemplo: você não compreende porque suas vendas baixaram. Para descobrir o que pode ter influenciado nessa baixa, fatores como: experiência do cliente, preço do produto, disponibilidade de produtos são alguns dos caminhos que podem te levar a investigações que façam sentido. Pense nisso!

2º passo: Minere os dados

Com problema claro a ser definido e indicadores-chave a serem apurados é hora de coletá-los. Nesse momento, é determinante pensar na experiência do seu cliente e seu usuário no relacionamento com a sua marca ou produto. Qual a melhor maneira de abordá-lo nesse contexto? É realmente necessário abordá-lo? Eis algumas opções: pesquisa de satisfação, visualização de indicadores de desempenho, como NPS, apuração de métricas em redes sociais, entre outros.

3º passo: Tratamento das informações

Ainda que você acompanhe de perto da mineração dos dados, o tratamento dessas informações é extremamente necessário para gerar uma boa análise. Saiba resolver as inconsistências e lidar com os valores perdidos.

4º passo: Explorando os dados

Sabe as hipóteses que você levantou lá no começo? É hora é contrastá-las com a análise gerada e validar suas premissas.

5º passo: Engenharia de recursos

Com o conhecimento adquirido e tendo como base os dados coletados, cria-se recursos para que os algoritmos do aprendizado de máquina funcionem. Dito de outro modo, é a aplicação do conhecimento gerado.

6º passo: Modelo preditivo

Nesse momento, treina-se a máquina, avaliando sua performance e, tendo bons resultados, usa-se os aprendizados para fazer novas predições e novas descobertas.

Deu para ter uma ideia de como os sistemas inteligentes funcionam? Fique atento ao nosso blog e saiba mais sobre essa tecnologia.

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