Miesiąc: grudzień 2022

Wraz ze wzrostem samoopieki i profilaktyki zdrowotnej coraz więcej pacjentów przyjmuje witaminy i suplementy, aby poprawić swoje ogólne samopoczucie. Oznacza to jednak również, że lekarze obserwują wzrost liczby pacjentów już przyjmujących leki i chcą wiedzieć, czy powinni przyjmować dodatkowe witaminy lub suplementy. Sztuczna inteligencja + duże zbiory danych pomagają lekarzom przepisywać bardziej odpowiednie witaminy i suplementy, dostarczając inteligentne zalecenia oparte na konkretnych lekach pacjenta.

Pozwala to lekarzom na szybki dostęp, odsyłacze i zalecenia dotyczące równoważenia składników znajdujących się w lekach na receptę ze składnikami, które składają się na codzienne witaminy i suplementy. Pomaga to pacjentom w pełni wykorzystać witaminy i suplementy oraz poprawić ogólny stan zdrowia.

Oprócz dostarczania zaleceń, sztuczna inteligencja + duże zbiory danych mogą również pomóc lekarzom w monitorowaniu postępów pacjenta. Śledząc spożycie witamin i suplementów przez pacjenta, lekarze mogą sprawdzić, czy pacjent przyjmuje zalecaną ilość i w razie potrzeby wprowadzić odpowiednie zmiany. Pomaga to zapewnić pacjentom maksymalne korzyści z witamin i suplementów oraz poprawić ich ogólny stan zdrowia.

Jak więc sztuczna inteligencja może być wykorzystywana, aby udoskonalić leczenie?

• Budując rekomendacje produktów, które specjaliści będą dodawać do istniejących kuracji. Lekarze mogą korzystać z dużych zbiorów danych i rosnącej liczby spersonalizowanych programów żywieniowych, które wykorzystują sztuczną inteligencję, aby wybrać jedną z bilionów kombinacji witamin i składników odżywczych najlepiej dopasowanych do pacjenta lub wprowadzić określone zalecenia do platformy technologicznej.
• Opracowując systemy, które pomagają lekarzom lepiej zrozumieć, w jaki sposób ich pacjenci reagują na leczenie i wprowadzić niezbędne zmiany. Platformy mogą stale gromadzić dane dotyczące zdrowia i samopoczucia pacjenta, a następnie wykorzystywać sztuczną inteligencję do identyfikowania wzorców i trendów. Gdy coś się zmieni, system może oznaczyć to dla lekarza, aby mógł zbadać i wprowadzić niezbędne zmiany w planie leczenia.
• Wreszcie, świadczeniodawcy mogą udostępniać swoje wyniki na różnych platformach, aby promować pełną, kompleksową opiekę zdrowotną. Kiedy lekarz podstawowej opieki zdrowotnej, dietetyk i trener zdrowia z obsługą AI są po tej samej stronie, z pewnością nastąpi lepsze zdrowie.

Przykładem wykorzystania danych jest aplikacja Apple Health, która umożliwia pacjentom udostępnianie danych dotyczących ich zdrowia świadczeniodawcom. Aplikacja daje użytkownikom możliwość udostępniania swoich danych lekarzowi za pośrednictwem funkcji o nazwie „Rekordy zdrowotne”. Dokumentacja zdrowotna obejmuje alergie, schorzenia, szczepienia, wyniki badań laboratoryjnych, leki i parametry życiowe. Ta funkcja jest przydatna dla pacjentów, którzy chcą śledzić swoje dane zdrowotne w jednym miejscu i udostępniać je swojemu lekarzowi.

Świetnym przykładem firmy jest Persona. Persona zapewnia prostotę i wygodę programu suplementów diety – spersonalizowanych dla użytkowników przez sztuczną inteligencję i ekspertów. Aplikacja Persona z obsługą sztucznej inteligencji analizuje dane dotyczące zdrowia użytkownika, cele zdrowotne, styl życia, alergie, a nawet leki, aby opracować unikalny plan suplementacji. Dzięki temu wglądowi algorytmy Persona identyfikują określone składniki, dawki i czas, które będą najlepsze dla każdej osoby. Następnie pacjenci otrzymują niestandardowe pakiety codziennych suplementów.

Przykłady firm w planach suplementów opartych na sztucznej inteligencji

Innym przykładem jest Viome. Test Viome’a ​​analizuje mikrobiom jelitowy danej osoby, aby określić, które pokarmy powinna jeść i unikać dla optymalnego zdrowia. Następnie firma tworzy spersonalizowany plan żywieniowy na podstawie wyników testów. Wiedza naukowa stojąca za systemem opiera się na danych od ponad 300 000 osób i jest poparta licznymi badaniami klinicznymi, które trwały prawie cztery lata. Firma specjalizuje się w analizie mRNA, aby zobaczyć, jak wewnętrzne i zewnętrzne elementy, takie jak dieta, stres, ćwiczenia, choroba lub drobnoustroje, mogą wpływać na pacjenta. Wiedza o tym, jak zmienić i ulepszyć swoje środowisko, może pomóc ci żyć dłużej i zdrowiej.

Spersonalizowane suplementy i programy witaminowe to przyszłość opieki zdrowotnej. Z pomocą sztucznej inteligencji, dużych zbiorów danych i ekspertów programy te staną się bardziej wyrafinowane i dostosowane do indywidualnych potrzeb. Doprowadzi to do lepszych wyników zdrowotnych pacjentów i obniżenia ogólnych kosztów opieki zdrowotnej. Cukrzyca kosztowała Stany Zjednoczone 237 miliardów dolarów bezpośrednich wydatków medycznych w 2017 roku. Wczesne leczenie może potencjalnie zaoszczędzić ponad 100 miliardów dolarów. Zmienia się sposób, w jaki myślimy o zdrowiu. Przechodzimy od skupiania się na leczeniu chorób do zapobiegania im w pierwszej kolejności i przewidywania, w jaki sposób choroba może się rozwinąć. Ta zmiana jest napędzana postępem w żywieniu i witaminach, suplementach i medycynie.

Wnioski

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do pomocy lekarzom w przepisywaniu bardziej odpowiednich witamin i suplementów to obiecujący postęp w opiece zdrowotnej. Technologia ta ma potencjał poprawy wyników leczenia pacjentów poprzez dostarczanie dostosowanych zaleceń opartych na indywidualnych potrzebach. Precyzja w zalecaniu suplementów i witamin nie wyleczy choroby od razu, ale przyczynia się do lepszego, holistycznego i zindywidualizowanego podejścia do leczenia.

Źródła

Diabetes

Przyszłość zaangażowania klientów to chatboty napędzane sztuczną inteligencją. Wiele firm odnotowało już znaczne zyski z wdrożenia tej technologii, a globalny rynek konwersacyjnej sztucznej inteligencji ma rosnąć w CAGR na poziomie 22% w latach 2020-25. Wskaźniki adopcji Chat Botów podwoją się w ciągu najbliższych dwóch do pięciu lat, więc firmy muszą już teraz zacząć przygotowywać się do tej zmiany.

Według naukowców, dyrektorów branżowych i analityków, chatboty obsługi klienta są na dobrej drodze do znacznej poprawy w ciągu najbliższych kilku lat, dzięki postępowi w sztucznej inteligencji. Staną się one bardziej inteligentne, komunikatywne, podobne do ludzi, a co najważniejsze, bardziej pomocne. Gartner szacuje, że „25% wszystkich działań związanych z obsługą klienta i wsparciem będzie integrować technologię wirtualnego asystenta klienta lub chatbota”.

„Nawet teraz są chwile, w których nie można stwierdzić, że to nie człowiek” – powiedział Bern Elliot, analityk w firmie badawczej Gartner. „Nie jest tak dobrze, jak byś chciał, ale zmierza w tym kierunku. A innowacje pojawiają się w szybkim tempie”.

Agenci konwersacyjni należą do wiodących zastosowań sztucznej

Konwersacyjne technologie sztucznej inteligencji, takie jak chatboty, wirtualni agenci i asystenci głosowi, zyskały na popularności w ostatnich latach, zwłaszcza w porównaniu z poprzednim rokiem. COVID-19 promował jego użycie. Wiele firm używa tych technologii do interakcji z klientami. Celem jest poprawa zaangażowania i zadowolenia klientów przy jednoczesnym obniżeniu kosztów wsparcia.

Klienci doceniają to, że sztuczna inteligencja poprawia wydajność, szybkość przetwarzania i liczbę transakcji interakcji z konsumentami. Ponad 80% firm twierdzi, że sztuczna inteligencja poprawia przetwarzanie liczby połączeń, a ponad 90% twierdzi, że szybsze rozpatrywanie reklamacji. Od 25% do 50% wszystkich zapytań jest teraz w całości obsługiwanych przez zautomatyzowane kanały, dzięki czemu agenci mogą skupić się na bardziej złożonej pracy.

Dlaczego chatboty są tak skuteczne?

Korzyści z chatbotów opartych na sztucznej inteligencji są liczne i zróżnicowane. Oto niektóre z najważniejszych:

– Chatboty nigdy się nie męczą: mogą pracować 24 godziny na dobę, 365 dni w roku. Jest to świetne rozwiązanie dla firm, które działają na arenie międzynarodowej lub mają klientów w różnych strefach czasowych.

– Chatboty mogą obsłużyć dużą liczbę zapytań: to kolejny duży plus dla firm, które otrzymują wiele zapytań od klientów. Chatboty mogą szybko i wydajnie zarządzać dużą liczbą żądań, pozostawiając pracownikom swobodę zajmowania się bardziej złożonymi problemami.

– Chatboty są spójne: w przeciwieństwie do ludzi, chatboty zawsze udzielają tej samej odpowiedzi na pytanie. Jest to doskonałe do zapewnienia spójności i dokładności w obsłudze klienta.

– Chatboty są szybkie: mogą szybko odpowiadać klientom, co jest kolejnym plusem dla firm, które chcą zapewnić wysoki poziom obsługi klienta.

– Chatboty uczą się z czasem: w miarę zdobywania doświadczenia chatboty stają się coraz lepsze w odpowiadaniu na zapytania klientów. Oznacza to, że im częściej są używane, tym lepiej zapewniają obsługę klienta.

Marcus, cyfrowy bank konsumencki Goldmana, znacznie „zredukował koszty i wydatki w odniesieniu do ludzi” w centrach obsługi telefonicznej, korzystając z technologii, powiedział Abhinav Anand, MD i szef działu pożyczek dla konsumentów w Goldman Sachs. 

„To samo w skali, w jakiej się rozwijamy, jest ogromną oszczędnością i dobrym sposobem na zmierzenie zwrotu z naszych inwestycji” – powiedział Anand, który przemawiał na Ai4 Finance Summit w Nowym Jorku. 

Goldman Sachs Marcus nie eliminuje pracy w call center, ale raczej wykorzystuje inteligentne usługi czatu z obsługą sztucznej inteligencji do zarządzania ekspansją. W miarę jak klienci coraz częściej przenoszą swoją bankowość na urządzenia mobilne – gdzie częściej korzystają z chatbotów – firma automatyzuje usługi, takie jak tworzenie kont i zapobieganie oszustwom.

Bank skrócił również czas oczekiwania klientów, przekierował połączenia i zmniejszył liczbę pracowników przypadających na jeden numer klienta. Ten sam rodzaj technologii sztucznej inteligencji jest wykorzystywany w ścieżce klienta, gdzie bank stawia na konsumentów, którzy chcą większej elastyczności, jeśli chodzi o sposób interakcji z bankiem.

Dostosowanie w celu zwiększenia wydajności

Aby w pełni wykorzystać możliwości chatbotów, konieczne jest dostosowanie ich do konkretnych potrzeb Twojej firmy. Obejmuje to dostosowanie przebiegu konwersacji i odpowiedzi botów do tonu i stylu obsługi klienta firmy. Marki muszą również upewnić się, że boty będą w stanie obsłużyć wszystkie rodzaje zapytań, które prawdopodobnie otrzymają.

Istotne jest również zintegrowanie chatbotów z istniejącą infrastrukturą obsługi klienta firmy. Obejmuje to takie rzeczy, jak systemy CRM i bazy wiedzy. Dzięki temu boty będą mogły udzielać klientom dokładniejszych i bardziej pomocnych odpowiedzi.

Dostosowanie zwiększa wydajność i poprawia wyniki klienta. Firmy, które rozwijają się szybciej, generują o 40% więcej przychodów z personalizacji niż te, które tego nie robią. Według badań McKinsey 71 procent klientów chce spersonalizowanych interakcji ze strony firm. A 76 procent jest sfrustrowanych, gdy to nie jest zapewnione.

Nawet podstawowe zapytania wymagają dostosowanych odpowiedzi, które oprogramowanie musi wyszukiwać w bazie danych. Na początku chatbot o nazwie Nanci (opracowany przez IBM i General Motors Financial Company) rozwiązywał mniej niż 10 procent zapytań klientów. W ciągu dwóch miesięcy wskaźnik sukcesu wzrósł do 50%, a obecnie wynosi 60%. W czasie epidemii COVID-19, kiedy wielu właścicieli GM straciło pracę i tymczasowo zawiesiło płatności, wdrożenie Nanci było szczególnie korzystne. Chatbot udzielał tym konsumentom spersonalizowanych porad i wyjaśniał, w jaki sposób odroczenia wpłyną na ich konto.

Od konwersacji do angażowania — zwiększ konwersję, zmniejsz odpływ

Agenci konwersacyjni mają swoje ograniczenia, ale wielu już pokazało swoje zalety. A technologia jest coraz bardziej zaawansowana. W związku z nadchodzącymi postępami technologicznymi należy pamiętać, że sukces konwersacyjnej sztucznej inteligencji to coś więcej niż tylko technologia; Projekt dobrego doświadczenia oparty na naukach behawioralnych ma kluczowe znaczenie.

HSBC Intelligence Hub to grupa analityków danych, inżynierów i architektów, którzy migrują dane i procesy analityczne Banku HSBC do Google Cloud i wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do wydobywania wartości z danych. Ta grupa wykorzystała AutoML Natural Language i Speech-to-Text do trenowania algorytmów uczenia maszynowego w celu identyfikowania, izolowania i wykrywania nastrojów konsumentów. Bank wykorzystał usługi przetwarzania w chmurze i BigQuery jako hurtownię danych do konwersji wyrażeń mówionych w języku kantońskim i angielskim, dokładnie interpretowanych za pomocą funkcji zamiany mowy na tekst obsługiwanej przez technologie sztucznej inteligencji Google.

Wykorzystując chatboty, bank HSBC rozwiązał kluczowe wyzwania. Na rynku takim jak Hongkong, gdzie wiele osób mówi kombinacją kantońskiego i angielskiego (często łącząc dosłowne tłumaczenia), wymaga to znacznej wiedzy specjalistycznej, aby wydajnie i skutecznie obsługiwać dużą liczbę połączeń. Zapewnienie jakości dla tego stylu wypowiedzi jest zwykle procesem szczególnie uciążliwym i ręcznym.

Podsumowanie

Rynek chatbotów rozwija się lawinowo i będzie się rozwijał w nadchodzących latach. Oczekuje się, że do 2025 roku będzie to branża o wartości 14 miliardów dolarów. Aby jak najlepiej wykorzystać chatboty, firmy muszą dostosować je do swoich konkretnych potrzeb i zintegrować z istniejącą infrastrukturą obsługi klienta. Dzięki temu boty będą mogły udzielać klientom dokładniejszych i bardziej pomocnych odpowiedzi. Dostosowanie jest kluczem do sukcesu z chatbotami, a firmy, które się na nim skupią, prawdopodobnie osiągną lepsze wyniki.

Źródła

PR News Wire

Business Insider

McKinsey

NY Times

Google Cloud

Aby przedsiębiorstwa mogły szybko działać i odnosić sukcesy w obecnym tempie biznesu, IT musi ściśle dostosowywać się do potrzeb biznesowych. Oznacza to, że dział IT musi zrozumieć, czego chce firma, i najpierw pracować nad tymi rozwiązaniami, zanim zajmie się miarami wydajności, takimi jak koszty, jakość i szybkość. Działy IT zbyt często skupiają się wyłącznie na wskaźnikach wydajności IT, nie mierząc wpływu tych inicjatyw na biznes. W ten sposób firmy tracą cenny czas i pieniądze. Omówię, jak to naprawić w dzisiejszym poście na blogu.

Aby dział IT mógł ściśle dopasować się do potrzeb firmy, musi zrozumieć, czego chce firma. Można to osiągnąć, organizując regularne spotkania między obiema grupami w celu omówienia nadchodzących projektów i tego, w jaki sposób IT może wesprzeć te inicjatywy. Dodatkowo firmy powinny zdefiniować jasne mierniki, które mierzą efektywność projektów IT pod względem wyników biznesowych. Pozwoli to działowi IT skupić się na właściwych rzeczach i uniknąć wdrażania rozwiązań, które mogą być wydajne, ale nieskuteczne. W ten sposób firmy mogą działać szybko i odnosić sukcesy w obecnym tempie działalności.

Pomogą w tym trzy kluczowe elementy:

• Po pierwsze, dział IT musi mieć jasne zrozumienie wyników biznesowych, które stara się osiągnąć. Bez tej przejrzystości trudno jest działowi IT nadawać priorytety i sekwencjonować inicjatywy, które będą miały największy wpływ na biznes.
• Po drugie, dział IT musi ściśle współpracować z biznesem, aby zapewnić zgodność jego rozwiązań z jego strategią. Pomoże to zapewnić firmie to, czego potrzebuje, aby skuteczniej konkurować i napędzać wzrost.
• Po trzecie, dział IT musi solidnie zrozumieć, w jaki sposób najlepiej dostarczać nowe możliwości poprzez solidne partnerstwo z zewnętrznymi dostawcami i usługodawcami, jednocześnie budując wewnętrzny potencjał tam, gdzie to konieczne.

Dlaczego strategia IT i strategia biznesowa nie zawsze idą w parze?

Biznes IT dostarcza wartość dla przedsiębiorstwa. Jednak aby dział IT zapewniał wartość, musi być ściśle powiązany z ogólną strategią biznesową – tak, aby zespoły biznesowe i IT były skoncentrowane na tych samych wynikach i pracowały na ich rzecz w skoordynowany sposób. Nie powinno być wątpliwości, kto jest odpowiedzialny za jakie wyniki.

Jednak to ścisłe dopasowanie nie zawsze ma miejsce – z różnych powodów:

• Firmy zmieniają się szybciej, niż IT może nadążyć. Wymagania wobec IT stale rosną, ale firmy rozwijają się szybko i cały czas pojawiają się nowe potrzeby. Oznacza to, że dział IT musi stale się dostosowywać, co może być trudne, gdy dział IT musi zrównoważyć tak wiele innych obowiązków.
• Liderzy biznesowi nie zawsze dzielą się swoją strategią z działem IT. Czy to dlatego, że nie uważają technologii za fundamentalną część biznesu, czy też nie tworzą odpowiednich kanałów komunikacji, liderzy biznesowi często pozostawiają IT w niewiedzy, jeśli chodzi o ich strategię. Może to spowodować znaczną lukę w dostosowaniu między działem IT a resztą firmy.
• Problemem może być również brak komunikacji między partnerami biznesowymi IT a ich odpowiednikami po stronie biznesowej. Bez jasnych kanałów komunikacji, wyrażania obaw lub dzielenia się pomysłami na ulepszenia niełatwo jest współpracować z innymi działami lub jednostkami biznesowymi.
• IT było tradycyjnie umieszczane w silosach, co utrudnia dostosowanie. Brak integracji między działem IT a resztą firmy może spowodować rozłączenie, które utrudnia dostosowanie i utrudnia nadążanie za szybkimi zmianami strategii lub działań operacyjnych.
• CIO nie zawsze jest zaangażowany w procesy planowania strategicznego. Planowanie strategiczne często pozostawia się liderom biznesowym, a CIO może nie być włączany do tych dyskusji. W rezultacie dział IT może nie rozumieć w pełni ogólnej strategii biznesowej, co utrudnia dostosowanie ich pracy do nadrzędnych celów.
• Firmy nie zawsze rozumieją, co IT może dla nich zrobić. Ponieważ IT jest często postrzegane jako funkcja wspierająca, jednostki biznesowe mogą nie być świadome, w jaki sposób IT może im pomóc w osiągnięciu ich celów. W rezultacie zwykle występuje rozbieżność między tym, czego chce firma, a tym, co może zapewnić IT.
• Koncentracja na technologii, a nie na wynikach biznesowych, szkodzi harmonizacji. Kiedy zespoły IT są skoncentrowane na technologii, a nie na wynikach biznesowych, mogą ostatecznie dostarczać rozwiązania, które nie rozwiązują ważniejszego problemu. Ten brak zgodności między działem IT a innymi działami jeszcze bardziej utrudnia firmom osiągnięcie ich celów.
• Obwinianie IT za niepowodzenia również szkodzi harmonizacji. Kiedy coś idzie nie tak w organizacji, często istnieje tendencja do obwiniania IT za niepowodzenie. Jeśli taka sytuacja będzie się powtarzać, może to spowodować rozłączenie między działem IT a innymi częściami biznesowymi, znacznie utrudniając dostosowanie. Na przykład, jeśli zespoły IT są obwiniane za problem, ale nie są zaangażowane w rozwiązanie lub nie mają czasu na jego naprawienie, mogą zacząć czuć się jak osoby z zewnątrz.
• Jednostki biznesowe nie chcą prosić IT o pomoc i kupować oprogramowania bez rozważenia zaangażowania IT. Tworzy efekt cienia IT. Ogólny brak zaufania między jednostkami biznesowymi a działem IT może utrudniać koordynację ich pracy. IT zaczyna tracić kontrolę nad ekosystemem oprogramowania, który jest wykorzystywany w organizacji. Shadow IT jest niebezpieczne, ponieważ może zaskoczyć IT i zwiększyć ryzyko naruszenia danych lub innej awarii. Załóżmy na przykład, że pracownik pobiera oprogramowanie i instaluje je bez informowania działu IT. W takim przypadku organizacja nie ma możliwości dowiedzenia się, jakiego rodzaju dane osobowe są udostępniane stronom trzecim podczas korzystania z tego oprogramowania.

Skuteczny proces dostosowywania IT w biznesie

Krok 1: Zaangażuj CIO i CTO w planowanie strategii biznesowej.

Pierwszym krokiem jest ścisłe zaangażowanie CIO i CTO w planowanie strategii biznesowej. Muszą zrozumieć, co firma chce osiągnąć, i określić, w jaki sposób technologia może pomóc w osiągnięciu tych celów. Obejmuje to zrozumienie, które inicjatywy będą miały najbardziej znaczący wpływ na przychody i zyski oraz identyfikację wszelkich potencjalnych zagrożeń, które mogą mieć wpływ na działalność.

Krok 2: udostępnienie strategii biznesowej i technologicznej członkom organizacji

Drugim krokiem jest udostępnienie strategii biznesowej i technologicznej wszystkim pracownikom w przedsiębiorstwie. Pracownicy muszą zrozumieć, w jaki sposób ich praca jest zgodna z celami biznesowymi i technologicznymi oraz w jaki sposób wpływa to na wyniki finansowe. Obejmuje to wyjaśnienie, które inicjatywy mają bardziej znaczący wpływ na wyniki finansowe.

Krok 3: Wprowadzenie kompleksowej procedury przesyłania próśb biznesowych i pomysłów biznesowych, które dział IT przejrzy i zasugeruje opcje wsparcia.

Trzecim krokiem jest posiadanie procesu przesyłania próśb i pomysłów biznesowych do działu IT. Może to być tak proste, jak posiadanie formularza na stronie internetowej firmy lub za pośrednictwem aplikacji. Następnie dział IT przejrzy te prośby i zasugeruje najlepszy sposób ich obsługi — czy to za pośrednictwem istniejących systemów, czy też poprzez opracowanie nowych. Pracownicy muszą zrozumieć, że przesyłanie próśb w ramach tego procesu nie gwarantuje, że dział IT zrealizuje ich pomysł, ale zostanie on przejrzany i rozważony. Ocena i klasyfikacja pomysłów musi odbywać się automatycznie, bez konieczności ręcznego przeglądu czy spotkań ad hoc.

Krok 4: Zorganizuj regularne spotkania CEO / CDO / CIO / CTO, podczas których otwarcie omawia się strategiczne inicjatywy.

Czwartym krokiem jest zorganizowanie regularnych spotkań między biznesem a liderami IT. Spotkania te powinny koncentrować się na omawianiu inicjatyw strategicznych, w tym na tym, które z nich mają bardziej znaczący wpływ na wyniki finansowe i jak technologia może pomóc w ich realizacji. Dział IT będzie również informował o postępach w realizacji każdej inicjatywy.

Krok 5: Zbuduj ekosystem oprogramowania z kompleksowym wsparciem

Piątym krokiem jest zbudowanie ekosystemu oprogramowania z kompleksowym wsparciem dla operacji biznesowych.to:

• szybkie reagowanie na bieżące problemy za pośrednictwem zautomatyzowanego działu pomocy technicznej
• omawianie bardziej złożonych kwestii, takich jak administracja systemem lub konfiguracja,
• tworzenie aplikacji i systemów, z których mogą korzystać pracownicy w całej firmie, poprzez programowanie nowych funkcji i przepływów pracy

Podsumowanie

Oczywiste jest, że aby osiągnąć ścisłe powiązanie między IT a biznesem. Obie strony muszą współpracować, aby osiągnąć wspólne cele. Zespoły IT powinny koncentrować się na projektach, które bezpośrednio wpłyną na przychody lub zyski, a liderzy biznesowi muszą zrozumieć, w jaki sposób technologia może pomóc w osiągnięciu tych celów.

Konieczne jest również, aby menedżerowie biznesowi mieli dostęp do narzędzi, na które wydają pieniądze, rozumieli, kto jest odpowiedzialny za ich wspieranie i rozwój itp. Informacje te powinny być łatwo dostępne bez kontaktu z IT lub przechodzenia przez długi i skomplikowany proces.

Obie strony muszą odbywać regularne spotkania, podczas których otwarcie omawiane są strategiczne inicjatywy, aby zachować ścisłą współpracę. Dzięki temu dział IT może dostarczać aktualne informacje o postępach w każdej inicjatywie, a liderzy biznesowi mogą zobaczyć, które z nich mają największy wpływ na wyniki finansowe.

Marketing w sklepie to złożony biznes. Musisz wziąć pod uwagę zachowanie klientów, układ sklepu i rozmieszczenie produktów. A to tylko na początek! Aby udoskonalić strategie sprzedaży, musisz zrozumieć, w jaki sposób klienci poruszają się po Twoim sklepie i co wpływa na ich decyzje zakupowe. Może w tym pomóc sztuczna inteligencja. Łącząc ze sobą wiele kamer, sztuczna inteligencja może śledzić zachowanie klientów i analizować je w czasie rzeczywistym. 

Pozwala to szybko reagować na wszelkie zmiany w przepływie klientów lub wzorcach zakupowych. Możesz na przykład zmienić swój plan marketingowy, aby wykorzystać wzorzec, jeśli sztuczna inteligencja wykryje, że produkt jest wystawiany częściej niż zwykle.

Oczywiście marketing w sklepie to nie tylko sprzedaż. Istotne jest również stworzenie przyjemnej obsługi klienta. Znając zachowania klientów, możesz zaprojektować układ sklepu i rozmieszczenie produktów.

Jak sztuczna inteligencja może poprawić doświadczenie w sklepie?

Istnieją cztery główne sposoby, w jakie sztuczna inteligencja może pomóc w poprawie doświadczenia w sklepie:

• Po pierwsze, kierownicy sklepów mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do identyfikowania potrzeb klientów i reagowania na nie. Śledząc zachowania klientów, sztuczna inteligencja może dowiedzieć się, jakimi produktami są zainteresowani i odpowiednio rekomendować. To nie tylko poprawia jakość obsługi klienta, ale także pomaga skrócić czas zakupów.
• Po drugie, sztuczna inteligencja może pomóc zmniejszyć wąskie gardła w sklepach i poprawić ogólny przepływ ruchu. Analizując zachowania klientów w celu zidentyfikowania potencjalnych punktów zatoru (takich jak wystawa popularnych produktów), kierownicy sklepów mogą odpowiednio dostosować plany marketingowe lub odpowiednio zmienić ich układ. Pozwala im to zminimalizować czas oczekiwania i zmniejszyć prawdopodobieństwo przepełnienia. Amazon Go wyeliminował proces kasowania. Zamiast tego klienci skanują telefony wchodząc i wychodząc ze sklepu. Gdy tylko klient podniesie przedmiot z półki lub odłoży go z powrotem, Amazon Go automatycznie śledzi, co zostało zakupione, aby na koniec każdego dnia obciążyć go opłatą za zakupy. Rozpoznawanie wizualne jest korzystne, ponieważ może analizować zachowania klientów bez interwencji lub monitorowania człowieka. Innymi słowy, kierownicy sklepów nie muszą być fizycznie obecni w danej lokalizacji; zamiast tego sztuczna inteligencja może uczyć się na podstawie wcześniejszych wzorców ruchu klientów i rozpoznawać, kiedy coś się zmieniło (np. wystawiono nowy produkt).
• Po trzecie, handel detaliczny może wykorzystywać sztuczną inteligencję do tworzenia bardziej spersonalizowanych doświadczeń zakupowych. Śledząc preferencje klientów, sztuczna inteligencja może rekomendować produkty, które mogą im się spodobać. Poprawia to doświadczenie klienta i zwiększa szanse na dokonanie sprzedaży. Przykładem jest Starbucks, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do polecania napojów na podstawie wcześniejszych zamówień klienta. Aplikacja Starbucks może polecać alternatywy żywności i napojów oraz przesyłać spersonalizowane sugestie na podstawie pory dnia i częstotliwości, z jaką konsumenci odwiedzają kawiarnię na podstawie wcześniejszych zamówień i wzorców.
• Po czwarte, sztuczna inteligencja może pomóc znaleźć doskonałą lokalizację dla kolejnego sklepu. Sztuczna inteligencja może identyfikować wzorce zachowań klientów i rekomendować lokalizacje dla nowych sklepów, które prawdopodobnie odniosą sukces. Eliminuje to zgadywanie lokalizacji sklepu, oszczędzając czas i pieniądze. Ponownie świetnym przykładem jest Starbucks. Kawowy gigant wykorzystał sztuczną inteligencję do zidentyfikowania najpopularniejszych lokalizacji dla nowych sklepów. Firma wykorzystuje dane i sztuczną inteligencję do generowania prognoz przychodów w oparciu o zmienne, takie jak poziom dochodów, ruch lub obecność konkurencji, oraz do określania, gdzie można znaleźć kolejną znaczącą szansę na przychody. To z kolei pozwala im zminimalizować kanibalizm i umieścić nowy sklep w lokalizacji, która jednocześnie obsługuje odrębną bazę konsumentów.

Jakie są obawy związane ze stosowaniem sztucznej inteligencji w sklepach stacjonarnych?

Podczas gdy sztuczna inteligencja przynosi kilka korzyści marketingowi w sklepie, menedżerowie muszą wziąć pod uwagę pewne obawy. Przede wszystkim kwestia prywatności. Śledząc zachowania klientów, sklepy mogą dowiedzieć się o nich niesamowitych ilości, w tym o tym, jakimi produktami są zainteresowani i ile pieniędzy prawdopodobnie wydadzą. Rodzi to poważne problemy z prywatnością, a sklepy muszą zachować ostrożność przy korzystaniu z tych informacji.

Istnieje również ryzyko, że sztuczna inteligencja będzie stronnicza w podejmowaniu decyzji. Jeśli algorytm jest szkolony na danych, które zawierają uprzedzenia związane z płcią lub rasą, przekaże te uprzedzenia podczas podejmowania decyzji (np. jakie produkty polecić). Może to prowadzić do sytuacji, w których sztuczna inteligencja podejmuje niesprawiedliwe i dyskryminujące decyzje.

Wreszcie istnieje ryzyko błędu technicznego. Jeśli system sztucznej inteligencji ulegnie awarii (na przykład utraci zasilanie, dane lub dostęp do danych), może to mieć poważne konsekwencje dla operacji sklepu. Aby zapobiec występowaniu tych błędów, sklepy muszą mieć pewność, że ich systemy są redundantne i dobrze utrzymane.

Sztuczna inteligencja może pomóc społecznościom w lepszym sposobie angażowania się w zakupy.

• Lululemon jest doskonałym przykładem firmy, która z powodzeniem zintegrowała innowacyjne technologie z technologią sklepową, aby poprawić wrażenia klientów i poczucie wspólnoty. Lululemon przejął amerykańskie firmy zajmujące się technologią transmisji na żywo Mirror za 500 milionów dolarów, mając na celu „przekształcenie dowolnej przestrzeni w osobiste studio fitness”. Aplikacja zapewnia aktualizacje harmonogramów zajęć w czasie rzeczywistym i umożliwia klientom rejestrację na zajęcia. Aplikacja umożliwia również współpracownikom sklepu dostęp do danych klientów i wydawanie rekomendacji na podstawie wcześniejszych zakupów lub preferencji.

• Obessar pomaga budować wirtualne sklepy. Technologia firmy pozwala detalistom wykorzystywać AR/VR do wyświetlania swoich produktów w widoku 360 stopni. Umożliwi to kupującym wizualizację produktu i ułatwi porównanie różnych opcji. Firma może tworzyć wirtualne sklepy i światy, sprzedając produkty fizyczne i cyfrowe w metaverse. Jeśli jesteś sklepem stacjonarnym, możesz zapewnić zupełnie nowe wrażenia. Marki muszą zaktualizować proces sprzedaży hurtowej z powodu koronawirusa, który spowodował anulowanie wielu spotkań z kupującymi. Obessar może pomóc, tworząc piękne wirtualne showroomy 360, które zanurzają kupujących w doświadczeniu marki – wizualnie prezentują temat kolekcji, wychodząc poza podstawowy widok katalogu na platformach zamówień B2B. Działa z każdym telefonem lub komputerem i nie wymaga podróży, pobierania oprogramowania ani zestawu słuchawkowego.

• Kolejnym doskonałym przykładem jest sposób, w jaki Walmart wykorzystuje sztuczną inteligencję do bardziej inteligentnych zastępstw w zamówieniach spożywczych online. Jeśli klient zamówi produkt, którego nie ma w magazynie, Walmart potrzebuje sposobu na wybór produktu zastępczego do zaoferowania. System AI analizuje dane historyczne dotyczące zastępstw zamówień i dostarcza rekomendacje alternatywnych pozycji, które z największym prawdopodobieństwem zadowolą klienta. Stworzona przez nich technologia wykorzystuje sztuczną inteligencję do głębokiego uczenia się, aby uwzględniać setki zmiennych w czasie rzeczywistym, w tym rozmiar, rodzaj, markę, cenę, zbiorcze dane kupujących, indywidualne preferencje klientów, aktualny stan zapasów i inne – w celu wybrania optymalnego kolejnego dostępnego produktu. 

Walmart zadbał również o technologię, aby stale się doskonalić. Aplikacja prewencyjnie prosi klienta o zatwierdzenie zastępowanego elementu lub poinformowanie systemów firmy, że go nie chce, co jest ważnym sygnałem umożliwiającym algorytmom uczenia się, aby poprawić dokładność przyszłych rekomendacji.

Podsumowanie

Marketing w sklepie jest kluczowym aspektem każdej firmy, a sztuczna inteligencja może pomóc w lepszym zrozumieniu zachowań klientów. Jednak przed wdrożeniem tych systemów należy wziąć pod uwagę pewne zagrożenia. Należy wziąć pod uwagę obawy dotyczące prywatności, ryzyko stronniczości w podejmowaniu decyzji oraz ryzyko błędów technicznych. Dodatkowo sklepy powinny zadbać o to, aby ich systemy były dobrze utrzymane i redundantne. Na koniec należy zastanowić się, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc w poprawie obsługi klienta.