O que podemos fazer com Machine Learning no Backoffice?

Em uma live recente com empresas de indústria, varejo e serviços do Rio Grande do Sul, organizada pela Helice.Network discutimos como ampliar as teses de inovação para as áreas de backoffice das companhias.

Conversa boa, cheia de insights com todos os participantes, fiquei lisonjeado pela oportunidade de compartilhar alguns insights com todos, especialmente sobre Machine Learning, Inteligência Ampliada, uso de dados nos negócios e transformação digital.

Exemplos de Machine Learning:

A seguir, listei alguns exemplos de Machine Learning que podem ser usadas no backoffice das companhias para ampliar as opções na construção de teses de inovação para o backoffice.

Em todos os casos abaixo, uma API ou plataforma é integrada aos sistemas e ferramentas existentes e não é necessário adquirir licenças de uso desse ou daquele software. O consumo ocorre todo em nuvem e não impele o cliente a adquirir servidores ou infraestrutura de grande porte para atendimento das demandas e, por fim,

o cliente torna-se dono de um robô que

aprende e essa ferramenta única torna-se

um diferencial competitivo.



Manutenção Preventiva na Linha de Produção: Utilizar Machine Learning para prever a capacidade de manutenção da linha de produção, evitar paradas do ciclo produtivo e reduzir desperdícios através de API integrada a sistemas existentes ou sensores adicionados que mostrem qual maquinário vai precisar de manutenção e quando isso deve ocorrer.

Rastreamento de Fluxo de Pessoas: Utilizar Machine Learning e técnicas de visão computacional em conjunto com câmeras IP para localizar pessoas e fluxos de deslocamento, ampliando controle sobre os locais por onde se movimentam através de sistemas existentes que identificam fluxos de movimentação de pessoas, localização de zonas quentes e frias e faça a identificação das mesmas através de uma base de dados qualificada.

Cadência Assertiva no Fluxo de Vendas: Otimizar o canal de envio de comunicados, campanhas e promoções de vendas e fidelização de clientes, ajustável automaticamente ao perfil de cada interlocutor e comunicação adotada em cada caso por API integrada a sistemas existentes que prescreve o melhor canal de contato para cada cliente e permite personalizar réguas de comunicação em massa com muita assertividade.

Previsão de Demanda: Prever a demanda futura baseada no histórico de vendas, sazonalidade e outras particularidades de cada cliente, produto ou mercado, apoiando ou organizando produção, estoques, metas, etc. Informar a quantidade de produtos prevista para diferentes níveis de granularidade como tipo, marca, unidade, produto, tamanho, cor, cliente, região, etc.

Aumento de Vendas: Aumentar a probabilidade de conversão de vendas ajustando o perfil do cliente e do vendedor por suas características específicas informando os clientes ideais para cada vendedor, segundo padrões de venda ou recomendação de produtos baseada em perfil de consumo.

Life Time Value: Aumentar receitas e lucros gerados por cliente através da análise em tempo real de LTV na carteira de clientes com múltiplos avatares e sua representação multidimensional, direcionando o esforço de vendas aos clientes com maior potencial de retorno ou reduzindo o churn através de uma oferta mais assertiva em tempo real. Informar o potencial de receitas e lucros futuros de cada cliente ou de grupos de clientes semelhantes para tomar melhores decisões executivas e comerciais.

Recomendação Calibrada para In-Stock: Utilizar algoritmos para entender o gosto dos clientes através de sistemas de recomendação, diminuir o in-stock de produtos baseado no perfil dos clientes e suas preferências, características físicas de produtos, preços e informar a probabilidade de interesse de cada pessoa/cliente em relação a cada um dos produtos. Ainda, é possível desenvolver modelos que considerem a relação item-item para sugerir clientes que deveriam receber promoções ou recomendações de produtos e reduzir a abordagem 'metralhadora' ou as ofertas 'paraquedas'. Informar a probabilidade de clientes comprarem determinado produto baseado no seu perfil histórico e potencial, gosto por produtos ou necessidade potencial.

Predição de perdas em vendas: Podemos utilizar algoritmos para detectar e alertar antecipadamente redução de vendas ou evasão de clientes da carteira ou a probabilidade de um cliente migrar para a concorrência baseado no histórico de interações ou de clientes que saíram no passado e informar a probabilidade de evasão de um cliente a partir de seu padrão de compra ou de clientes similares já conhecidos.

Reduzir acidentes de trabalho e riscos à saúde: Usar algoritmos para prever a propensão a acidentes de trabalho ou desenvolvimento de males nas atividades da operação, carga de trabalho de cada funcionário, o tipo maquinário que opera, configuração de equipes, casos anteriores, etc. Em época de pandemia, pode-se estender essa possibilidade para o ambiente home office a partir da coleta de dados de uso de ferramentas digitais e intervalos de atividade de forma individual.

Predição de Evasão de funcionários: Usar um sistema que concatene o histórico de dados dos funcionários, seu desempenho, carga de trabalho, satisfação, reclamações, etc., prevendo sua inclinação para evasão do emprego, permite disparar ações de Recursos Humanos para prestigiar a importância do profissional, ampliar sua qualidade de vida e satisfação com o trabalho.

Outro ponto que tratamos disse respeito ao encadeamento de robôs para ampliar a adoção de

inovações verticais e horizontais

simultaneamente, para executar o

LEAPFROG DO BACKOFFICE EXPONENCIAL,

mas isso fica para outro post...

Escrito por:

Rodrigo Koetz de Castro Founder & Chief Transformation Officer na SOU.cloud ☁️

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