Machine Learning: O que é, para que serve e como aplicar no seu Negócio

Machine Learning é uma tecnologia em que computadores são capazes de aprender através da análise e associação de dados. Entenda como funciona!

Estamos tão adaptados à tecnologia, que muitas vezes nem percebemos a sua atuação em nosso cotidiano. Um bom exemplo disso é o machine learning, muito utilizado atualmente em estratégias baseadas em dados.

Neste conceito, são utilizados algoritmos para construir padrões de informações, que ajudam as empresas na tomada de decisões mais assertivas sem a intervenção humana, ou seja, tudo realizado através de máquinas. Será que isso é possível? Entenda a seguir como funciona essa tecnologia.

O que é Machine Learning?

O termo em inglês “Machine Learning” pode ser traduzido como “aprendizado de máquina”, nome dado a um sistema determinado a partir de regras lógicas que tem como base suas próprias experiências.

Podemos entender como o conceito do machine learning máquinas com a capacidade de aprender sozinhas, ou com uma interferência humana mínima, a partir de grandes volumes de dados — como algoritmos e big data.

Esse tipo de tecnologia é essencial para estratégias de Data Marketing, por exemplo,  pois ajuda a identificar padrões de dados e criar conexões entre eles, a fim de otimizar e automatizar determinadas tarefas, o que impacta positivamente na performance da empresa como um todo.

Ainda que a interferência humana seja mínima, ela ainda é presente em alguns casos, visto que a tecnologia de machine learning pode ser dividida em duas categorias: supervisionada ou não supervisionada.

  • Supervisionada: necessita da interação humana para controlar a entrada e saída de dados, interferindo no treinamento da máquina e fazendo comentários a respeito da precisão das previsões. Ao final, a máquina aplica aquilo que foi aprendido no seu algoritmo e segue para a próxima análise.
  • Não supervisionada: os algoritmos utilizam a tecnologia de deep learning para processar tarefas complexas sem precisar da interferência humana, que podem incluir reconhecimento de fala, identificação de imagem e previsões, entre outros.

Seu funcionamento se dá a partir de regras lógicas que visam otimizar tarefas ou auxiliar na tomada de decisões, com base nos dados analisados e no contexto, buscando identificar padrões nos dados analisados.

Acompanhe este exemplo: você digita a palavra “presente” em um site de busca. Antes de entregar o resultado da pesquisa, a ferramenta faz uma análise de diversos parâmetros para definir qual resultado irá exibir.

Isso porque há diversas possibilidades de resultado, que podem ser relacionados a opções de presentes para uma data comemorativa próxima à data da pesquisa, ou ainda pode exibir resultados relacionados a estar presente, presença, entre outros.

Como a tecnologia machine learning funciona neste caso? Entre as inúmeras opções possíveis e parâmetros disponíveis, ela analisa o histórico de pesquisa do usuário. Com base nisso, se ele buscou no mesmo dia ou dias antes a respeito de opções de presente, por exemplo, o buscador irá oferecer o resultado mais provável para a busca.

Um ponto importante que diferencia o machine learning de outros sistemas inteligentes, é a sua capacidade de se modificar conforme os dados a que é exposto.

Machine Learning x Inteligência Artificial

É bastante comum confundir esses dois conceitos, contudo, eles não são a mesma coisa. Embora a inteligência artificial inclua o aprendizado de máquina como um dos seus recursos, ela consiste em mecanismos baseados no comportamento humano para executar tarefas e resolver problemas.

De maneira resumida, a inteligência artificial pode ser entendida como uma ciência que visa imitar as habilidades humanas e aplicar nas máquinas, para que executem tarefas de forma semelhante ao ser humano.

Assim, na inteligência artificial é possível programar as máquinas para imitarem características humanas como: a percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão, tradução de idiomas, entre outros.

Já no machine learning, que podemos entender como um subconjunto da inteligência artificial, todo o aprendizado das máquinas é programado com base em dados, podendo se ajustar para fornecer respostas conforme as informações disponíveis para análise.

Para que serve o Machine Learning e como ele ajuda no relacionamento com o cliente?

Por conta de tantas mudanças resultantes da transformação digital, as empresas tiveram que se adaptar para conseguir acompanhar esse movimento. Da mesma forma, o relacionamento com o cliente também sofreu diversas mudanças.

Neste cenário, as tecnologias e soluções para o relacionamento entre empresas e clientes também tiveram que se adequar ao mercado, surgindo assim novas ferramentas para otimizar, agilizar e estreitar esse relacionamento.

Com o intuito de atender a uma demanda que passou a exigir mais acessibilidade e usabilidade, surgiram novos aplicativos como chats e assistentes de voz, por exemplo. Essas tecnologias digitais, foram desenvolvidas a partir do machine learning para otimizar a experiência do cliente não apenas no contato, mas em toda a sua jornada com uma empresa. 

Através de aplicativos e assistentes de atendimento digital, é possível proporcionar um melhor atendimento rumo à satisfação dos clientes. Isso porque através de um assistente virtual, por exemplo, é possível otimizar e agilizar o atendimento, aliado a um banco de dados com todas as informações do cliente e seus contatos anteriores com a empresa. Uma boa opção é contar com um sistema de CRM.

customer experience

Machine Learning — Exemplos

O uso do machine learning é bastante amplo e pode ser aplicado em diversos recursos para otimizar o desempenho de um negócio. Confira a seguir alguns exemplos de aplicação dessa tecnologia:

  • Banco de dados autônomo: através do machine learning é possível automatizar inúmeras tarefas que até então eram realizadas por um profissional. Dessa forma, o colaborador pode cuidar de outras atividades e otimizar o seu tempo.
  • Sistemas de pagamento: com o auxílio do machine learning, é possível utilizar sistemas que ajudam a evitar possíveis tentativas de fraudes com cartões de crédito e outros meios de pagamentos online.
  • Tradução de textos: as traduções textuais precisam considerar os contextos, expressões regionais, entre outras especificidades do idioma. Atualmente, os sistemas de tradução automática estão cada vez mais precisos, graças ao machine learning.
  • Recomendação de conteúdo: todo mundo que navega na internet ou utiliza alguma plataforma de streaming de vídeo e áudio, já teve algum conteúdo recomendado pela ferramenta, não é mesmo? Pois, isso é feito através do machine learning, utilizado para analisar o histórico de conteúdo que o usuário reproduz ou rejeita para indicar conteúdos relacionados ao seu gosto.

Como aplicar no seu negócio

O machine learning veio para facilitar a nossa vida, automatizando várias tarefas do cotidiano de uma empresa que até algum tempo atrás, demoravam muito tempo para serem realizadas. Primeiramente, é preciso entender em que áreas da sua empresa essa tecnologia pode ser aplicada. Entenda a seguir, uma forma de aplicação do machine learning em uma determinada área.

Machine learning no Marketing digital

Essa é uma área que está se modificando a todo momento, conforme o surgimento de novas tecnologias. Por isso, atualmente podemos chamá-la de Marketing 4.0 ou a 4ª era do marketing, resultado da revolução tecnológica.

Ao aplicar a ela o machine learning, é possível proporcionar melhorias em determinados pontos, como, por exemplo, na sua estratégia de Search Enginee Optimization.

Em uma estratégia de SEO, mais importante do que as palavras-chave são os resultados que os buscadores entregam aos usuários. Dessa forma, é possível desenvolver seu conteúdo de forma que ele esteja de acordo com os algoritmos utilizados pelo site de busca.

Ou seja, mais importante do que criar um conteúdo cheio de palavras-chave, é desenvolver um material de qualidade e relevante para os usuários que acessam o seu site ou blog, uma vez que com o machine learning, os resultados que o buscador entrega são oferecidos com base na análise de dados e interesse do leitor.

Dicas para a implantação da tecnologia

Como qualquer outra transição que você realiza na sua empresa, é preciso primeiramente entender como funciona o machine learning e de que forma ele pode te ajudar no cotidiano do seu negócio. Após realizar essa análise, é a hora de começar a pensar em ações como: 

Torne seu site mais receptivo

Atualmente, se você quer que seu site esteja bem posicionado no ranking do Google, é fundamental que ele seja responsivo, suporte diversos tipos de mídias, tenha um tempo de carregamento rápido, seja amigável para dispositivos móveis, entre outros.

Para se adaptar ao machine learning, seu site precisa oferecer uma boa experiência ao usuário em toda a sua jornada, além de oferecer conteúdo de qualidade para o seu público.

Otimize para buscas locais

Assim como falamos a respeito de SEO, também é fundamental otimizar seu negócio para as pesquisas locais, se você procura uma boa classificação nas buscas e quer aparecer entre os resultados oferecidos para os usuários.

Para isso, é preciso utilizar o machine learning para se adequar a uma busca inteligente. Dessa forma, forneça todas as informações importantes da sua empresa, como nome, endereço, URL do site, etc, em todas as plataformas pertinentes, para que ela seja encontrada mais facilmente quando o usuário realizar uma busca de local.

Esteja por dentro das tendências

Um bom exemplo disso é a popularização das buscas por voz. Com a crescente tecnologia, surgiram novas formas de pesquisa, às quais as empresas precisaram se adaptar para garantir mais inteligência competitiva e acompanhar as tendências do mercado.

Dessa forma, para corresponder às novas mudanças vindas com o machine learning, busque desenvolver conteúdos que atendam às buscas de voz do seu público. Além disso, acompanhe regularmente as novidades do seu nicho e mercado em que atua.


Tecnologias como o machine learning podem ser grandes aliados do seu negócio, pois com ele, é possível analisar dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo ou nenhuma intervenção humana.

Para se adaptar a isso, a melhor dica é conhecer bem o mercado e o seu público, para oferecer aquilo que está buscando. Para te ajudar, baixe o nosso e-book gratuito: 

experiência do consumidor