O machine learning tem sido utilizado por empresas de vários setores para criar serviços mais inteligentes e alinhados com as demandas do consumidor. Na economia de recorrência não é diferente: essa tecnologia auxilia empreendedores a encontrar a melhor maneira de crescer ao fornecer serviços e produtos com uma experiência inovadora para o seu consumidor.
Para lhe ajudar a compreender como isso pode ser feito, preparamos o post a seguir. Veja o poder do uso do machine learning aliado aos modelos de pagamento recorrente!
O machine learning é uma tecnologia que utiliza o processamento de dados para identificar padrões de maneira automatizada. Esse é um tipo de solução em que uma grande quantidade de informações passa por redes neurais artificiais para a resolução de problemas.
Em outras palavras, o machine learning é uma tecnologia que permite a computadores aprenderem a reconhecer padrões a partir da avaliação de um grande número de informações. Ela pode ser utilizada, por exemplo, para o reconhecimento de fatores que indicam fraudes em sistemas de pagamento. Dessa maneira, a segurança do usuário é ampliada e a companhia reduz prejuízos com facilidade.
O pagamento recorrente é um modelo de negócios em que o cliente faz a assinatura de um serviço ou produto. Ele se tornou popular nos últimos anos por permitir a negócios fornecerem soluções para clientes que exigem valores menores para a sua aquisição.
Nesse modelo de negócios, o consumidor paga, de modo automático, uma assinatura mensal. Em geral fixa, ela é cobrada por meio do cartão de crédito. Assim, as chances de atrasos ocorrerem são mínimas.
Nos modelos de negócios que utilizam o pagamento recorrente, o machine learning pode ser visto como uma solução estratégica. Afinal de contas, ele permite que a empresa tenha mais habilidade para se manter relevante mesmo em cenários de alta competitividade. Veja alguns dos usos que essa tecnologia pode ter no dia a dia da sua empresa!
A redução de fraudes é algo que todo empreendedor busca. Diminuir as chances de realizar um negócio de alto risco auxilia a companhia a lucrar mais sem comprometer os seus gastos. Ao mesmo tempo, abre mais espaço para que contratos robustos sejam fechados com frequência.
O machine learning, nesse sentido, pode ser utilizado para que a empresa evite a realização de vendas com dados fraudulentos.
O consumidor será analisado desde o primeiro contato com a marca e as suas informações serão comparadas com outras já existentes em bancos de dados. Desse modo, informações incorretas de cartão de crédito ou qualquer outro sinal de fraude será rastreado, reduzindo os prejuízos.
O processo de cadastro do consumidor também pode ser otimizado. Adotando o machine learning, a companhia pode reduzir o número de informações que cada cliente necessita para realizar o cadastro com a empresa. Consequentemente, a experiência de compra será otimizada.
Em um aplicativo ou página de vendas, por exemplo, o machine learning pode ser aplicado para auxiliar o consumidor a inserir dados de cadastro. Informações como as do endereço são sugeridas a partir dos hábitos anteriores do cliente. Assim, ele gastará menos tempo nessa etapa e poderá chegar às fases finais da venda rapidamente.
A experiência do consumidor é um ponto crítico para o sucesso de qualquer negócio que atua em meios digitais. Nesse cenário, saber o que influencia um cancelamento pode ser algo crítico. Esse tipo de dado auxilia o gestor a otimizar as estratégias da companhia e, assim, maximizar as suas vendas.
Adotando o machine learning, a visão sobre esse fator se tornará muito mais precisa. A companhia utilizará todos os dados de acesso às suas plataformas de vendas para identificar o que pode ser feito para reduzir as taxas de cancelamento, assim como o que leva consumidores a não realizar uma compra. Desse modo, as correções feitas serão mais precisas e capazes de gerar receitas.
Novas tecnologias são fundamentais para empresas atingirem melhores resultados e se manterem à frente da concorrência. O uso de soluções modernas permite que empresas sejam mais inovadoras, ampliem o seu nível de integração e consigam evitar riscos. Além disso, auxiliam o gestor a conhecer melhor o perfil do seu consumidor e a fazer um uso mais inteligente dos dados existentes.
No caso do machine learning, por exemplo, o empreendedor terá mais habilidade para tornar diferentes tipos de dados um fator estratégico para a sua prestação de serviços. Isso vai além dos processos que passam pelos meios de pagamento utilizados pela companhia.
A gestão de bancos de dados, por exemplo, pode ser feita de maneira automatizada. O sistema de gerenciamento consegue otimizar o acesso às informações a partir das demandas dos usuários e os usos tradicionais. Isso reduz a necessidade de ter um profissional deslocado apenas para a gestão desses processos e o número de erros na gestão dos serviços.
Já os serviços que utilizam mecanismos de recomendação de conteúdo para entregarem bons resultados ao seu consumidor também conseguem atingir melhores resultados. O software aprenderá automaticamente o que for mais relevante para cada cliente, independentemente do seu perfil de uso. Dessa maneira, será mais fácil entregar resultados inteligentes e precisos, o que melhora os índices de fidelização e sucesso comercial.
O investimento em técnicas de pagamento modernas é crucial para o sucesso de qualquer empresa. Hoje, consumidores buscam serviços que se adaptam às suas necessidades em todos os momentos, inclusive no pagamento do que foi contratado.
O pagamento recorrente, nesse sentido, pode ser uma escolha funcional e competitiva para a empresa. Apoiado pelo machine learning, o negócio pode atingir mais consumidores com pacotes mais alinhados ao seu perfil. Ou seja, a companhia terá alta competitividade e habilidade para conquistar novos mercados.
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