Lookout for Metrics ajuda a detectar queda na receita e abandono de carrinho
A Amazon Web Services (AWS), da Amazon, decidiu ampliar a oferta de um serviço que usa Inteligência Artificial para monitorar métricas de desempenho e que ajuda a diagnosticar a causa de problemas que podem ter grande impacto dos negócios.
O serviço avalia dados como receita, visualizações de página da web, usuários ativos, volume de transações e instalações de aplicativos móveis, com maior velocidade e precisão. Ele torna mais fácil diagnosticar a causa de problemas como quedas inesperadas na receita, altas taxas de abandono de carrinhos de compras, picos em falhas nas transações de pagamento e aumento nas inscrições de novos usuários, entre outros.
O cliente que optar pelo Amazon Lookout for Metrics não precisa assumir compromisso antecipado ou taxa mínima – ele paga apenas pelo número de métricas analisadas por mês.
O desafio de detectar problemas
Organizações de todos os tamanhos e em todos os setores reúnem e analisam métricas ou indicadores-chave de desempenho (KPIs) para ajudar seus negócios a funcionar de forma eficiente. Tradicionalmente, as ferramentas de business intelligence (BI) são usadas para gerenciar esses dados em fontes distintas e criar painéis que podem ser usados para gerar relatórios e alertas se anomalias forem detectadas.
Mas identificar com eficácia essas anomalias é um desafio. Os métodos tradicionais baseados em regras são manuais e procuram dados que estão fora dos intervalos numéricos que foram definidos arbitrariamente (por exemplo, fornecer um alerta se as transações por hora caírem abaixo de um determinado número), o que resulta em alarmes falsos. Esses intervalos também são estáticos e não mudam com base na evolução das condições, como a hora do dia, dia da semana, temporadas ou ciclos de negócios. Quando as anomalias são detectadas, os desenvolvedores, analistas e proprietários de negócios podem passar semanas tentando identificar a causa antes de agirem.
O método de machine learning é capaz de reconhecer padrões em grandes quantidades de informações, identificar anomalias rapidamente e se adaptar dinamicamente aos ciclos de negócios e padrões sazonais. No entanto, desenvolver um modelo do zero requer uma equipe de cientistas de dados que possa construir, treinar, implantar, monitorar e ajustar o serviço ao longo do tempo.
Monitoramento de métricas
O Amazon Lookout for Metrics coloca a mesma tecnologia usada pela Amazon internamente para detectar anomalias em suas métricas de negócios nas mãos de cada desenvolvedor. Os clientes podem conectar o serviço a 19 fontes de dados, incluindo Amazon Simple Storage Solution (S3), Amazon CloudWatch, Amazon Relational Database Service (RDS) e Amazon Redshift, bem como aplicativos SaaS como Salesforce, Marketo e Zendesk. Podem, ainda, monitorar continuamente as métricas importantes para o negócio (por exemplo, receita total, margem bruta, frequência média de compra, retorno sobre gastos com publicidade, etc.).
O serviço inspeciona e prepara automaticamente os dados, seleciona o algoritmo mais adequado, começa a detectar anomalias, agrupa anomalias relacionadas e resume as possíveis causas. Por exemplo, se o tráfego do site de um cliente cair repentinamente, o Amazon Lookout for Metrics pode ajudar a determinar rapidamente se uma desativação não intencional de uma campanha de marketing é a causa. O serviço também classifica as anomalias pela gravidade prevista para que os clientes possam priorizar o problema a ser resolvido primeiro.
“De marketing e vendas a telecomunicações e jogos, clientes em todos os setores têm KPIs que precisam ser capazes de monitorar possíveis picos, quedas e outras anomalias fora dos limites normais em suas funções de negócios. Mas detectar e diagnosticar anomalias nas métricas pode ser um desafio e, no momento em que uma causa é determinada, muito mais danos já foram causados do que se tivessem sido identificadas anteriormente”, afirma o vice-presidente machine learning da AWS, Swami Sivasubramanian.
O Lookout for Metrics está disponível diretamente por meio do console da AWS, bem como por meio de parceiros de suporte na AWS Partner Network para ajudar os clientes a implementar soluções personalizadas usando o serviço. O serviço também é compatível com AWS CloudFormation e pode ser usado em conformidade com o Regulamento Geral de Proteção de Dados da União Europeia (GDPR).
Fonte : Mercado&Consumo