Machine Learning e sua aplicação em vendas – A Análise Fatorial é o terceiro artigo da série sobre Machine Learning aplicados a negócios.

Dessa forma falaremos sobre como o método não supervisionado de Machine Learning, a Análise Fatorial por Componentes Principais pode auxiliar equipes comerciais.

Exploraremos também casos de referência de empresas que ao classificarem seus clientes a partir de rankings de fatores aumentaram suas vendas.

Primeiramente, gostaria de tranquilizar você, caso esteja chegando agora em nosso blog e ainda não sabe muito sobre Machine Learning aplicado a negócios.

Afinal vamos revisar a importância do uso de machine learning em negócios, e assim entenderemos o que é a análise fatorial por componentes principais, ou análise PCA.

Para isso conheceremos alguns casos de referências que nos ajudarão a entender como o Machine Learning tem sido utilizados por equipes do mundo inteiro.

Assim como a Análise PCA ajuda a:

• Entender melhor uma base de dados
• Obter insights valiosos
• Vender cada vez mais

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Machine Learning e sua aplicação em vendas

Caso seja a sua primeira vez acessando nosso portal de conteúdos, vamos fazer um rápido resumo sobre o que é Machine Learning.

Focaremos sua aplicação e benefícios para os negócios, e como equipes vendem mais ao utilizar estes algoritmos.

Caso queira entender este conteúdo com um pouco mais de detalhes, aconselho acessar o artigo completo:

“Machine Learning aplicado a negócios”

Assim como o artigo:

“Machine Learning e seus casos de aplicação em vendas – A Análise de Clusters”

Basicamente, o Machine Learning ou aprendizado de máquina faz uso de algoritmos para aprender a partir de uma base de dados de treino.

E com este aprendizado fornecer insights poderosos para quem o aplica.

Facilitando o processo de tomada de decisão, com modelos validados em uma base de testes.

Uma vez que hoje a maioria das empresas conta com um excelente poder de processamento disponível e uma abundância de dados.

Temos visto um uso cada vez mais acelerado de Machine Learning e sua aplicação em vendas para auxiliar estas empresas no processo de tomada de decisão.

Seu benefício é imenso na área de negócios, uma vez que facilita a obter estes valiosos insights e tomada de decisão mais assertiva de forma ágil e com uma precisão muito maior do que as obtidas por pessoas diretamente.

Machine Learning e a Análise Fatorial por Componentes Principais [Análise PCA]

Agora que já sabemos que o Machine Learning pode nos ajudar a ter insights valiosos em nossos processos comerciais, vamos entender um pouco mais a Análise Fatorial.

A Análise Fatorial por Componentes Principais é um método muito útil de Machine Learning.

Este algoritmo é capaz de reduzir a dimensionalidade de bancos de dados complexos em fatores correlacionados, mantendo parte da variância das variáveis.

Seu uso tem sido amplamente utilizando para gerar insights poderosos a partir de rankings e classificações de clientes a partir dos fatores obtidos.

Esta classificação pode auxiliar equipes comerciais a:

• Focar nos clientes corretos
• Entender se os canais de vendas estão adequados aos clientes
• Obter insights rápidos sobre uma lista de clientes

Vamos conhecer agora alguns casos de referência para entendermos como podemos utilizar este método não supervisionado de Machine Learning em nossos processos comerciais.

Machine Learning e a Análise Fatorial por Componentes Principais [Análise PCA] – Casos de Referência

Abaixo vamos conhecer alguns casos de referência muito interessantes sobre o uso de Machine Learning e Análise Fatorial por Componentes Principais em procesos comerciais envolvendo desde a venda de medicamentos durante a pandemia de Covid 19, passando pelo uso deste método em vendas de materiais esportivos, finalizando no estudo de correlação entre vendas e desemprego.

O uso de Machine Learning e Análise PCA para classificação de hospitais durante a Covid-19

Em síntese, o primeiro caso que apresentaremos é o do uso de Machine Learning e Análise PCA para criação de ranking de hospitais para priorização na venda de medicamentos.

Antes de mais nada, vale comentar que este estudo foi realizado durante a pandemia de Covid-19, por Iram Mushtag e equipe.

Afinal, o momento onde foi aplicada a pesquisa torna ainda mais importante o resultado e a criação de rankings adequados para atender objetivos comerciais e sociais.

Por exemplo, na tabela abaixo é apresentado um resumo dos fatores obtidos e do ranking criado para hospitais, farmácias e lojas do varejo.

Conforme os autores citam, aplicar Machine Learning para criação de rankings utilizando a Análise PCA, auxiliou na priorização da seleção dos clientes a partir dos critérios baseados nos fatores obtidos.

Desta forma, o uso deste ranking para tomar decisão é vantajoso, pois simplifica e reduz a complexidade da análise ao reduzir a base de dados.

Uso de Machine Learning e Análise PCA para aumentar o volume de vendas

Agora, vamos conhecer um caso de referência incrível apresentado na pesquisa de Norm O`Reilly e equipe.

Conforme apresentado, a equipe desenvolveu um ranking de vendas e merchandise na área esportiva ao analisar alguns indicadores provenientes dos clubes da liga nacional de hóquei.

A partir do uso de Machine Learning e da Análise Fatorial por Componentes Principais, eles identificaram seis fatores que impactam as vendas de produtos esportivos, sendo eles a satisfação geral dos torcedores, exposição na mídia, performance da equipe, força da marca do clube, dinâmica do mercado local e poder de compra dos torcedores.

Por exemplo, a imagem abaixo apresenta os 6 fatores obtidos com base nos itens apresentados acima.

Conforme citam os autores, os rankings podem ser utilizados na tomada de decisão por gerentes comerciais que atuam neste mercado na hora de basear suas estratégias.

Uso de Machine Learning e Análise PCA para entender dinâmica de preços com base em ciclos de desemprego

Do mesmo modo, vamos conhecer mais um caso de referência, agora aplicado a um tema muito importante:

O impacto do desemprego no comportamento de compras dos clientes.

Nesse sentido, em sua pesquisa sobre preços, vendas e o ciclo de negócios, os pesquisadores Fernando Borraz e equipe utilizaram Machine Learning e Análise PCA para estudar o comportamento de vendas e sua relação com as condições locais de mercado a partir de séries temporais.

A partir deste estudo, que contou com um banco de dados ricos em informações sobre preços do varejo no Uruguai, foi possível encontrar uma grande correlação entre as vendas e o desemprego.

Por exemplo, na imagem abaixo é possível visualizar os fatores encontrados para cada um dos alimentos organizados por “emprego” e “desemprego”, onde fica fácil notar pelo sinal negativo as quedas ocorridas em cada item.

Conclusão sobre Machine Learning e sua aplicação em vendas

Como resultado dos casos de referência apresentados, vimos que o uso de Machine Learning é valioso em processo comerciais.

Dessa forma, sua aplicação é necessária independente da indústria onde é aplicado.

Portanto, a Análise Fatorial por Componentes Principais é um poderoso método não supervisionado de Machine Learning.

E auxilia equipes comerciais a criarem ranking de classificação e priorização de clientes que no final ajudam a vender mais.

Em outras palavras, estes rankings podem auxiliar em processos de priorização e ajustes da equipe comercial para atender os clientes focais e aumentar suas receitas.

Antes que vocês terminem a leitura, convidamos para participarem de nosso chat com suas dúvidas e sugestões de melhoria.

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