Autor: Julia Konieczka

Analiza danych jest nieocenionym narzędziem dla firm wszystkich rozmiarów, pozwalającym im podejmować świadome decyzje oparte na inteligentnych wglądach i sztucznej inteligencji (AI) dotyczących zachowania klientów. Wykorzystując DA, firmy mogą tworzyć innowacyjne modele biznesowe, które pozwalają im lepiej zrozumieć swoich klientów i odpowiednio zoptymalizować swoje produkty lub usługi.

Analiza danych może mieć szeroki zakres istotnych implikacji dla modeli biznesowych. Na przykład może być używana do pomocy w redukcji utraty klientów i zwiększenia lojalności klientów. Może również dostarczyć firmom informacji o tym, jak klienci wchodzą w interakcje z ich produktami lub usługami, jak również wglądów w trendy rynkowe, które mogą kształtować przyszłe projektowanie produktów i strategie marketingowe.

Wprowadzenie do Analizy Danych

Analiza danych obejmuje zbieranie i analizowanie danych w celu odkrycia trendów i korelacji. Dane te mogą pochodzić z różnych źródeł, w tym z ankiet konsumenckich, statystyk użytkowania stron internetowych, raportów sprzedaży, historii zakupów i innych. Dane te są następnie analizowane przy pomocy algorytmów sztucznej inteligencji, aby zidentyfikować wzorce, które dostarczają wglądu w zachowanie klientów.

Identyfikacja wzorców w danych może pomóc firmom opracować bardziej skuteczne strategie zaangażowania klientów, a także zidentyfikować nowe możliwości. Na przykład, analityka predykcyjna może być używana do określenia, kiedy klienci są prawdopodobnie skłonni do dokonania zakupu lub jakie produkty mogą ich zainteresować. Algorytmy AI mogą być również wykorzystywane do wykrywania oszustw i zapewnienia zgodności z przepisami.

Zrozumienie Analizy Danych

To nie jest nowy koncept. W rzeczywistości istnieje od wieków i była po raz pierwszy używana przez kupców w XVIII wieku do śledzenia przesyłek i zapasów. Z czasem technologia ewoluowała w bardziej zaawansowane systemy, które pozwalały firmom zbierać, przechowywać i analizować dane na znacznie większą skalę.

Pojawienie się sztucznej inteligencji (AI) w latach 80. i 90. XX wieku umożliwiło analizie danych stać się jeszcze bardziej potężną. Algorytmy AI mogą być wykorzystywane do wykrywania wzorców w dużych zbiorach danych, które inaczej byłyby trudne lub niemożliwe do zidentyfikowania ręcznie. To pozwoliło firmom w pełni wykorzystać swoje dane i stworzyć innowacyjne modele biznesowe oparte na inteligentnych wglądach.

Dane i Analiza w Świecie Biznesu

Analiza danych miała głęboki wpływ na sposób działania firm. Umożliwiła im lepsze zrozumienie swoich klientów i odpowiednie zoptymalizowanie swoich produktów lub usług. Na przykład sztuczna inteligencja (AI) może być używana do analizowania danych klientów w celu zidentyfikowania wzorców, które mogą być wykorzystane do zmniejszenia utraty klientów i zwiększenia lojalności. DA może również dostarczać wglądów w trendy rynkowe, które mogą kształtować przyszłe projektowanie produktów i strategie marketingowe.

Analiza danych może być również wykorzystywana do poprawy efektywności operacyjnej. Analizując dane z różnych źródeł, firmy mogą zidentyfikować obszary marnotrawstwa lub nieefektywności, które następnie mogą być adresowane poprzez ulepszenia procesów lub zmiany w strategii. Ta analiza może prowadzić do oszczędności kosztów i poprawy doświadczenia klienta.

Wykorzystanie Analizy Danych do Przekształcania Modeli Biznesowych

Analiza danych otworzyła całkiem nowy świat możliwości dla firm. Wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji (AI), firmy mogą tworzyć innowacyjne modele biznesowe, które pozwalają im lepiej zrozumieć swoich klientów i odpowiednio zoptymalizować swoje produkty lub usługi.

Firmy mogą również używać DA do opracowywania modeli predykcyjnych, które mogą pomóc im przewidzieć zachowania klientów i podejmować bardziej świadome decyzje. Ponadto, może być wykorzystywana do identyfikacji nowych możliwości i opracowywania strategii, które pozwalają firmom wyprzedzić konkurencję.

Firmy Wykorzystujące Analizę Danych do Wspierania Swoich Modeli Biznesowych

Wiele z najbardziej udanych firm na świecie wykorzystało sztuczną inteligencję (AI) i analizę danych do przekształcenia swoich modeli biznesowych. Apple, na przykład, używało analizy danych opartej na AI, aby dostarczać spersonalizowane rekomendacje klientom na podstawie ich poprzednich zakupów. Pozwoliło to zwiększyć satysfakcję klientów i budować lojalność.

Amazon również wykorzystuje AI w różnych sposóbach, w tym do przewidywania nawyków zakupowych klientów i identyfikowania wschodzących trendów na rynku. Ta analiza pozwoliła im stworzyć innowacyjne modele biznesowe i pozostać konkurencyjnym na stale zmieniającym się rynku. Jak widać na poniższym wykresie, przychody Amazona wzrosły eksponencjalnie na początku lat 2000 dzięki zwiększonemu wykorzystaniu analizy danych.

Uber to kolejny przykład firmy, która przekształciła swój model biznesowy dzięki analizie danych. Korzystając z algorytmów sztucznej inteligencji (AI), Uber był w stanie analizować dane pasażerów, aby tworzyć bardziej efektywne trasy i przewidywać lokalizację pasażerów. Pozwoliło to Uberowi skrócić czasy oczekiwania, zwiększyć satysfakcję klientów i zwiększyć swoje przychody.

Dodatkowo, Apple również używało analizy danych opartej na AI do identyfikowania potencjalnych możliwości sprzedaży i lepszego zrozumienia potrzeb klientów. Apple było w stanie podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące projektowania, rozwoju i cenowania produktów na podstawie danych zebranych od swoich klientów. Podobnie jak w przypadku Amazona, poniższy wykres pokazuje, jak przychody Apple wzrosły na początku lat 2000. Nawet dzisiaj Apple nadal wykorzystuje analizę danych, aby dostosować się do zmieniającego się rynku i preferencji konsumentów.

Wniosek

Analiza danych przekształciła sposób działania firm. Wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji (AI), firmy mogą tworzyć innowacyjne modele biznesowe, które pozwalają im lepiej zrozumieć swoich klientów i odpowiednio zoptymalizować swoje produkty lub usługi. Ta analiza może pomóc firmom zidentyfikować nowe możliwości, podejmować bardziej świadome decyzje, zmniejszać utratę klientów i zwiększać lojalność. Firmy takie jak Apple, Amazon i Uber odniosły sukces, wykorzystując analizę danych do przekształcania swoich modeli biznesowych. W miarę rozwoju sztucznej inteligencji więcej firm będzie miało możliwość jej wykorzystania, aby wyprzedzić konkurencję i stworzyć innowacyjne modele biznesowe, które spełniają wymagania klientów.

Podsumowanie Kluczowe:

• Analiza danych może być używana do tworzenia innowacyjnych modeli biznesowych, które pozwalają firmom lepiej zrozumieć swoich klientów i odpowiednio zoptymalizować swoje produkty lub usługi.
• Firmy takie jak Apple, Amazon i Uber odniosły sukces, wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji (AI) do poprawy doświadczeń klientów i redukcji utraty klientów.
• Analiza danych może pomóc firmom zidentyfikować nowe możliwości, podejmować bardziej świadome decyzje i wyprzedzać konkurencję. W miarę rozwoju sztucznej inteligencji więcej firm będzie miało możliwość wykorzystania DA na swoją korzyść.

Sztuczna inteligencja (AI) przekształca sposób, w jaki wchodzimy w interakcje ze światem cyfrowym, a jej wpływ na Metaverse – wirtualny wszechświat połączonych sztucznych światów – jest jeszcze bardziej znaczący. AI może być wykorzystywane do tworzenia immersyjnych doświadczeń, dostarczania spersonalizowanych usług, automatyzacji codziennych zadań oraz pomagać nam w zrozumieniu trendów w czasie rzeczywistym. W tym artykule zbadamy, jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje Metaverse i co to oznacza dla użytkowników tego wirtualnego świata.

Korzyści z wykorzystania AI w Metaverse

AI ma potencjał do rewolucjonizowania metaverse poprzez optymalizację istniejących systemów, dodawanie nowych poziomów realizmu i zaangażowania oraz tworzenie bardziej spersonalizowanego doświadczenia użytkownika. AI może pomóc w generowaniu sztucznych środowisk, które są bardziej atrakcyjne wizualnie i reagujące niż kiedykolwiek wcześniej. Na przykład, może być używana do tworzenia realistycznych awatarów, które naturalnie reagują na zachowanie lub zmiany w środowisku. AI może również być wykorzystywane do generowania interaktywnych scen, takich jak fotorealistyczne krajobrazy lub sztuczne miasta, które reagują na zachowanie użytkownika w czasie rzeczywistym.

AI może pomóc użytkownikom w szybszym i łatwiejszym niż dotąd odnajdywaniu poszukiwanych treści. Analizując dane dotyczące preferencji i zainteresowań użytkowników, algorytmy AI mogą sugerować treści lub aktywności, które mogą ich zainteresować. Sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana do automatyzacji codziennych zadań, takich jak wybieranie najlepszych przedmiotów dla awatara czy śledzenie inwentarza. Uwalnia to więcej czasu dla użytkowników, aby cieszyć się swoim doświadczeniem w metaverse.

Wreszcie, sztuczna inteligencja może dostarczać wglądu i analiz na temat zachowań użytkowników, trendów w metaverse oraz wydajności wirtualnych produktów. AI może pomóc programistom zrozumieć, jakie treści są popularne wśród użytkowników, zidentyfikować obszary, w których mogą poprawić swój projekt, i stworzyć bardziej angażujące doświadczenie dla użytkowników.

Wyzwania związane z wykorzystaniem AI w Metaverse

Chociaż sztuczna inteligencja ma potencjał do rewolucjonizowania metaverse, istnieją również wyzwania, które należy rozwiązać. Na przykład, algorytmy AI mogą być podatne na uprzedzenia z powodu szkolenia na stronniczych zestawach danych, co może prowadzić do nierównego dostępu dla różnych użytkowników. Ponadto, systemy sztucznej inteligencji mogą brakować przejrzystości, pozostawiając użytkowników w niewiedzy, jak wykorzystywane są ich dane lub dlaczego podejmowane są pewne decyzje.

Wreszcie, systemy sztucznej inteligencji mogą być podatne na ataki, co oznacza, że ​​złośliwi aktorzy mogą wykorzystać je do uzyskania dostępu do wrażliwych informacji lub zakłócenia metaverse. Ważne jest, aby programiści i użytkownicy podjęli kroki w celu ochrony swoich systemów przed tymi zagrożeniami.

Zastosowania AI w Metaverse

Poniższa grafika podkreśla różne potencjalne zastosowania AI w metaverse. Ta część artykułu zagłębi się nieco głębiej w te koncepcje.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

NLP to forma sztucznej inteligencji, która pozwala maszynom interpretować i rozumieć ludzki język. Ta technologia może być wykorzystywana w metaverse, aby umożliwić użytkownikom interakcję z wirtualnymi środowiskami za pomocą naturalnej mowy lub tekstu, bez konieczności uczenia się nowego języka. Boty sterowane przez AI mogą być również wykorzystywane do świadczenia pomocy, ułatwiając użytkownikom nawigację w metaverse i odnajdywanie tego, czego szukają.

Rzeczywistość wirtualna (VR) również jest przekształcana przez sztuczną inteligencję. Algorytmy AI mogą być używane do generowania realistycznych środowisk, które są bardziej responsywne na zachowanie użytkownika niż kiedykolwiek wcześniej, czyniąc doświadczenie bardziej immersyjnym i angażującym. AI może być również wykorzystywane do tworzenia fotorealistycznych awatarów, które zachowują się naturalnie i reagują na zachowanie użytkownika. Wreszcie, sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do generowania interaktywnych scen dostosowanych do preferencji i zainteresowań użytkownika, tworząc bardziej spersonalizowane doświadczenie.

Blockchain

Blockchain również może być wykorzystany w metaverse do tworzenia bezpiecznej i przejrzystej platformy dla transakcji. Korzystając z sztucznej inteligencji opartej na blockchainie, użytkownicy mogą przeprowadzać transakcje z pewnością, że ich dane są bezpieczne, a ich tożsamości chronione. Firmy takie jak Microsoft i IBM już badają wykorzystanie sztucznej inteligencji i blockchainu w metaverse.

Sieciowanie

Sztuczna inteligencja może być wykorzystana do tworzenia bardziej efektywnego i niezawodnego sieciowania w Metaverse. Algorytmy AI mogą przetwarzać duże ilości danych szybko i dokładnie, umożliwiając bardziej połączone doświadczenia między użytkownikami. Oprogramowanie oparte na AI może również automatyzować proces rozwiązywania problemów z siecią i płynnego łączenia użytkowników na różnych platformach.

Cyfrowe Bliźniaki

Cyfrowe bliźniaki mogą być używane do tworzenia wirtualnych wersji osób i obiektów, umożliwiając bardziej realistyczne interakcje w metaverse. Algorytmy AI mogą analizować dane użytkowników i generować cyfrową reprezentację, która jest unikalna dla każdego indywidualnego. Ta technologia sztucznej inteligencji może być wykorzystana w edukacji i szkoleniach, grach, a nawet marketingu.

Interfejsy Neuronowe

Interfejsy neuronowe oparte na AI mogą być używane w Metaverse, aby umożliwić użytkownikom interakcję z wirtualnymi obiektami i środowiskami za pomocą umysłu. Ta technologia sztucznej inteligencji może być wykorzystana do tworzenia bardziej immersyjnych doświadczeń, pozwalając użytkownikom na interakcję z Metaverse bez potrzeby korzystania z fizycznych urządzeń.

Chatboty AI Chatboty AI mogą być również używane do tworzenia interaktywnych rozmów między użytkownikami w Metaverse. Te systemy napędzane sztuczną inteligencją mogą odpowiadać na zapytania użytkowników i dostarczać spersonalizowane porady, pomagając ludziom sprawniej nawigować po Metaverse. Chatboty AI mogą być nawet wykorzystywane do dokonywania wirtualnych transakcji lub pomocy w diagnozowaniu problemów technicznych.

Podsumowanie

Potencjał sztucznej inteligencji w Metaverse jest ogromny. AI może tworzyć bardziej realistyczne, immersyjne doświadczenia, pozwalając użytkownikom na interakcję z ich wirtualnymi środowiskami w naturalny i intuicyjny sposób. Od awatarów i wirtualnych obiektów napędzanych sztuczną inteligencją, przez transakcje oparte na blockchainie, po interfejsy neuronowe, możliwości są nieograniczone. W miarę ewolucji technologii, sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę w Metaverse. Będzie ekscytująco obserwować, jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w nadchodzących latach.

W przyszłości sztuczna inteligencja będzie coraz częściej wykorzystywana do zasilania metaverse. Od technologii wizji komputerowej i blockchainu, po cyfrowe bliźniaki i chatboty AI, sztuczna inteligencja może zapewnić bardziej realistyczne i immersyjne doświadczenie dla użytkowników. Będzie fascynujące obserwować, jak sztuczna inteligencja ewoluuje i staje się integralną częścią naszego wirtualnego życia.

Źródła:

Science Direct

IBM

Microsoft

Data Camp

McKinsey

Gospodarka oparta na danych szybko się rozwija i ewoluuje. Dane stają się coraz bardziej wartościowe, ponieważ sztuczna inteligencja (AI) i inne formy zaawansowanych analiz stają się coraz bardziej powszechne. W rezultacie firmy coraz częściej szukają sposobów na monetyzację swoich danych. Monetyzacja danych to proces przekształcania danych w zasób generujący przychody. Istnieje wiele sposobów zarabiania na danych, takich jak sprzedawanie ich stronom trzecim, wykorzystywanie ich do opracowywania nowych produktów i usług lub wykorzystywanie ich do ulepszania istniejących produktów i usług.

Zarabianie na danych może być wyzwaniem dla firm, ponieważ muszą one znaleźć właściwą równowagę między maksymalizacją przychodów a ochroną swoich zasobów danych. Firmy mają jednak wiele możliwości zarabiania na swoich danych. W tym artykule przyjrzymy się niektórym sposobom, w jakie firmy mogą zarabiać na swoich danych. Jak widać na poniższym wykresie, oczekuje się, że rynek monetyzacji danych będzie rósł wykładniczo w ciągu najbliższych kilku lat. Dlatego ważne jest, aby zrozumieć, w jaki sposób można zarabiać na danych i wykorzystywać je.

Informacje o zarabianiu na danych

Monetyzacja danych to proces przekształcania danych w zasób generujący przychody. Na danych można zarabiać na wiele sposobów, na przykład sprzedając je stronom trzecim, wykorzystując je do opracowywania nowych produktów i usług lub wykorzystując je do ulepszania istniejących produktów i usług.

Dane stają się coraz bardziej wartościowe, ponieważ sztuczna inteligencja (AI) i inne formy zaawansowanych analiz stają się coraz bardziej powszechne. W rezultacie firmy coraz częściej szukają sposobów na monetyzację swoich danych.

Podczas zarabiania na danych należy wziąć pod uwagę wiele czynników, takich jak rodzaj danych, zamierzone wykorzystanie danych oraz zasady zarządzania danymi firmy. Ważne jest, aby znaleźć właściwą równowagę między maksymalizacją przychodów a ochroną zasobów danych.

Dlaczego warto zarabiać na danych?

Istnieje wiele powodów, dla których firmy zarabiają na swoich danych. Najczęstszym powodem jest generowanie przychodów. Dane mogą być sprzedawane stronom trzecim, takim jak firmy zajmujące się badaniami marketingowymi, z zyskiem.

Innym powodem, dla którego firmy zarabiają na swoich danych, jest opracowywanie nowych produktów i usług. Dane mogą być wykorzystywane do tworzenia nowych funkcji dla istniejących produktów lub do opracowywania zupełnie nowych produktów i usług.

Wreszcie, firmy mogą zarabiać na swoich danych, aby ulepszać istniejące produkty i usługi. Dane mogą być wykorzystywane do optymalizacji istniejących produktów i usług lub do opracowywania nowych wersji istniejących produktów i usług.

Możliwości zarabiania na danych

Firmy mają wiele możliwości zarabiania na swoich danych. Dane mogą być wykorzystywane na różne sposoby do generowania przychodów, tworzenia nowych produktów i usług lub ulepszania istniejących produktów i usług.

1. Sprzedawaj dane stronom trzecim

Jednym ze sposobów, w jaki firmy mogą zarabiać na swoich danych, jest sprzedaż ich stronom trzecim. Dane mogą być sprzedawane firmom zajmującym się badaniami marketingowymi, brokerom danych i innym firmom zainteresowanym danymi.

2. Opracuj nowe produkty i usługi

Dane mogą być wykorzystywane do opracowywania nowych produktów i usług. Dane mogą być wykorzystywane do tworzenia nowych funkcji dla istniejących produktów lub do opracowywania zupełnie nowych produktów i usług.

3. Ulepsz istniejące produkty i usługi

Dane mogą być również wykorzystywane do ulepszania istniejących produktów i usług. Dane mogą być wykorzystywane do optymalizacji istniejących produktów i usług lub do opracowywania nowych wersji istniejących produktów i usług.

4. Utwórz usługi oparte na danych

Innym sposobem zarabiania na danych jest tworzenie usług opartych na danych. Usługi oparte na danych mają na celu pomóc firmom w lepszym wykorzystaniu ich danych. Usługi oparte na danych mogą być wykorzystywane do poprawy obsługi klienta, tworzenia nowych kampanii marketingowych lub opracowywania nowych produktów i usług.

5. Wykorzystaj dane do celów marketingowych

Dane mogą być również wykorzystywane do celów marketingowych. Dane mogą być wykorzystywane do kierowania reklam do potencjalnych klientów, tworzenia spersonalizowanych komunikatów marketingowych i śledzenia skuteczności kampanii marketingowych.

6. Analizuj dane, aby zidentyfikować trendy

Dane mogą być również wykorzystywane do identyfikacji trendów. Analizę danych można wykorzystać do zrozumienia zachowań klientów, opracowania nowych strategii biznesowych i podejmowania lepszych decyzji dotyczących rozwoju produktów i marketingu.

7. Popraw jakość danych

Jednym ze sposobów zarabiania na danych jest poprawa jakości danych. Jakość danych można poprawić, czyszcząc dane, standaryzując formaty danych i zapewniając dokładność danych. Poprawa jakości danych może sprawić, że staną się one bardziej wartościowe i łatwiejsze do sprzedaży.

8. Chroń zasoby danych

Innym sposobem zarabiania na danych jest ochrona zasobów danych. Ochronę danych można osiągnąć poprzez szyfrowanie danych, kontrolę dostępu i inne środki bezpieczeństwa. Ochrona danych może sprawić, że dane staną się bardziej wartościowe i mniej prawdopodobne, że zostaną skradzione lub wykorzystane niezgodnie z przeznaczeniem.

9. Generuj spostrzeżenia z danych

Dane mogą być również wykorzystywane do generowania spostrzeżeń. Analitykę danych można wykorzystać do zrozumienia zachowań klientów, identyfikacji trendów i podejmowania lepszych decyzji dotyczących rozwoju produktów i marketingu.

10. Wspieraj kulturę opartą na danych

Wreszcie, firmy mogą zarabiać na swoich danych, wspierając kulturę opartą na danych. Kultura oparta na danych to taka, w której dane są wykorzystywane do podejmowania decyzji dotyczących wszystkich aspektów działalności. Kultury oparte na danych mają większe szanse na sukces w dzisiejszym świecie opartym na danych.

Monetyzacja danych – ryzyka

Pomimo wielu zalet monetyzacji danych, istnieje również pewne potencjalne ryzyko. Jednym z największych zagrożeń jest naruszenie prywatności konsumentów. Jeśli dane nie są odpowiednio chronione, mogą zostać ujawnione lub skradzione. Naruszenia danych mogą prowadzić do ujawnienia danych osobowych konsumentów.

Innym problemem jest to, że monetyzacja danych może prowadzić do niesprawiedliwości. Na przykład, jeśli dane są wykorzystywane do podejmowania decyzji dotyczących cen, niektórzy konsumenci mogą zostać obciążeni bardziej niż inni. Dane mogą być również wykorzystywane do dyskryminacji określonych grup osób.

Wreszcie istnieje ryzyko, że monetyzacja danych może zdusić innowacje. Jeśli dane są wykorzystywane wyłącznie do generowania przychodów, firmy mogą rzadziej wykorzystywać je do tworzenia nowych produktów lub usług. Monetyzacja danych może również doprowadzić do konsolidacji władzy wśród kilku firm, które kontrolują większość danych.

Pomimo tych zagrożeń monetyzacja danych może być potężnym narzędziem dla firm. Monetyzacja danych może pomóc firmom generować przychody, opracowywać nowe produkty i usługi oraz ulepszać istniejące produkty i usługi. Monetyzacja danych może również pomóc firmom zrozumieć swoich klientów i podejmować lepsze decyzje dotyczące rozwoju produktów i marketingu. Firmy muszą jednak zdawać sobie sprawę z potencjalnych zagrożeń związanych z monetyzacją danych i podejmować kroki w celu ochrony prywatności konsumentów.

Wniosek

Monetyzacja danych to potężne narzędzie, które może pomóc firmom w generowaniu przychodów, opracowywaniu nowych produktów i usług oraz ulepszaniu istniejących produktów i usług. Monetyzacja danych może również pomóc firmom zrozumieć swoich klientów i podejmować lepsze decyzje dotyczące rozwoju produktów i marketingu. Jak widać na poniższej grafice, rynek monetyzacji danych ma ogromny potencjał. Firmy muszą jednak zdawać sobie sprawę z potencjalnych zagrożeń związanych z monetyzacją danych i podejmować kroki w celu ochrony prywatności konsumentów.

Źródła

Business Insider

Forbes

McKinsey

Entrepreneur

Search Engineland

CB Insights

Business 2 Community

ING

Information Management

Chief Data Officer Insights

Gartner

Forbes

Business Insider

American Banker

Linkwood Reserach

Jeśli chodzi o sztuczną inteligencję (AI), doświadczenie klienta jest zawsze na pierwszym miejscu. Wykazano, że personalizacja poprawia zadowolenie klientów, buduje lojalność i zwiększa sprzedaż. W rzeczywistości, zgodnie z badaniem przeprowadzonym przez Accenture, 78% konsumentów twierdzi, że jest bardziej skłonnych do zakupu od firmy, która oferuje spersonalizowane doświadczenia.

Personalizacja treści jest już powszechnie widziana w reklamie. Jak widać na poniższym wykresie, spersonalizowane reklamy cyfrowe doprowadziły na przestrzeni lat do powszechnego wzrostu sprzedaży reklam cyfrowych. Dlatego personalizacja AI jest cennym narzędziem dla firm do zwiększania sprzedaży i ograniczania rezygnacji. W tym artykule przyjrzymy się, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do personalizacji i obsługi klienta.

Co to jest personalizacja AI?

Personalizacja produktów z wykorzystaniem AI to proces, który staje się coraz bardziej popularny wśród firm. Dzięki personalizacji produktów firmy mogą zapewnić swoim klientom bardziej dostosowane i unikalne wrażenia, które są specyficzne dla ich potrzeb i preferencji.

Ponadto personalizacja może pomóc firmom zwiększyć sprzedaż i lojalność wobec marki. Personalizacja produktów za pomocą sztucznej inteligencji polega na wykorzystaniu danych zebranych o kliencie w celu stworzenia spersonalizowanego doświadczenia produktu. Dane te mogą być gromadzone za pomocą różnych środków, takich jak media społecznościowe, ankiety, aktywność na stronie internetowej i historia zakupów. Po zebraniu tych danych można je wykorzystać do stworzenia profilu klienta, który można wykorzystać do spersonalizowania doświadczenia z produktem.

Firmy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do personalizowania produktów na wiele sposobów, takich jak dostosowywanie projektu produktu, dostosowywanie interfejsu użytkownika i dostarczanie spersonalizowanych rekomendacji. Personalizując produkty za pomocą sztucznej inteligencji, firmy mogą zapewnić swoim klientom bardziej spersonalizowane i unikalne doświadczenie, które może pomóc w zwiększeniu sprzedaży i lojalności wobec marki.

Starbucks to jedna firma, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do personalizacji obsługi klienta. Sieć kawiarni wykorzystuje sztuczną inteligencję do personalizacji aplikacji mobilnej i dostarczania klientom spersonalizowanych rekomendacji. Ponadto Starbucks wykorzystuje sztuczną inteligencję do dostosowywania obsługi klientów w sklepie. Na przykład super sieć kawiarni chce wykorzystać sztuczną inteligencję do analizy preferencji klienta, pogody, pory dnia i innych wskaźników, aby polecić mu idealną filiżankę kawy. Chociaż przetwarzanie danych konsumentów wiąże się z różnymi obawami dotyczącymi prywatności, strategia ta może okazać się niezwykle cenna dla firmy kawowej.

W jaki sposób personalizacja AI przynosi korzyści klientom?

Personalizacja AI może zapewnić klientom szereg korzyści. Dzięki zrozumieniu indywidualnych potrzeb i preferencji klientów firmy mogą zapewnić bardziej spersonalizowane i osobiste doświadczenia. Spersonalizowane doświadczenia często skutkują zwiększoną satysfakcją i lojalnością klientów. Ponadto personalizacja AI może pomóc firmom zaoszczędzić czas i zasoby, zmniejszając potrzebę ręcznego wprowadzania danych i analizy danych. W miarę jak firmy coraz częściej wdrażają personalizację AI, klienci mogą spodziewać się bardziej spersonalizowanego i dostosowanego doświadczenia.

Firmy, które pracują nad poprawą obsługi klienta dzięki personalizacji AI, to Amazon, Google i Facebook. Wszystkie trzy firmy wdrożyły sztuczną inteligencję, aby zapewnić swoim użytkownikom bardziej spersonalizowane wrażenia. Amazon od wielu lat wykorzystuje sztuczną inteligencję do dostarczania klientom spersonalizowanych rekomendacji produktów. Funkcja „Personalizuj swoje rekomendacje” firmy wykorzystuje dane klientów, takie jak historia zakupów i historia wyszukiwania, w celu dostarczania spersonalizowanych rekomendacji produktów.

W jaki sposób personalizacja AI zmniejsza churn?

Churn jest poważnym problemem dla firm, zwłaszcza w gospodarce opartej na subskrypcji. Churn ma miejsce, gdy klient anuluje subskrypcję lub przestanie korzystać z produktu. Może być to kosztowne dla firm i może zaszkodzić lojalności wobec marki.

Sztuczna inteligencja może być wykorzystana do personalizacji obsługi klienta i ograniczenia rezygnacji. Rozumiejąc, dlaczego klienci odchodzą, firmy mogą podjąć kroki, aby temu zapobiec. Personalizacja AI może pomóc firmom zrozumieć zachowania klientów i zidentyfikować wzorce, które mogą prowadzić do rezygnacji. Jak widać na poniższym wykresie, słaba obsługa klienta i słabe budowanie relacji to dwie z trzech głównych przyczyn rezygnacji. W związku z tym personalizacja AI może zmniejszyć rotację klientów poprzez usprawnienie obsługi klienta za pomocą chatbotów i wspieranie relacji ze zrozumieniem preferencji konsumentów.

Przyszłość personalizacji AI

Personalizacja zawsze była kluczowym punktem sprzedaży dla firm. W końcu klienci chętniej kupują produkty, które zostały dopasowane do ich indywidualnych potrzeb i preferencji. W przeszłości personalizację często przeprowadzano ręcznie, co było procesem zarówno czasochłonnym, jak i kosztownym. Jednak ostatnie postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji stworzyły nowe możliwości dla firm w zakresie personalizacji produktów na znacznie większą skalę.

Jednym z najbardziej obiecujących zastosowań personalizacji AI jest obszar e-commerce. Sprzedawcy internetowi mogą teraz wykorzystywać sztuczną inteligencję do analizowania danych klientów i przedstawiania rekomendacji dotyczących innych produktów, którymi mogą być zainteresowani. Ta personalizacja nie tylko pomaga zwiększyć sprzedaż, ale także zapewnia lepsze wrażenia dla klienta, który jest bardziej skłonny do powrotu na stronę w przyszłości. Ponadto personalizację AI można również wykorzystać do dostosowania opakowań i etykiet produktów. Takie podejście może być szczególnie przydatne dla firm sprzedających łatwo psujące się towary, takie jak żywność lub kwiaty, które mają ograniczony okres przydatności do spożycia. Wykorzystując sztuczną inteligencję do personalizacji opakowań, firmy mogą zapewnić, że ich produkty będą wyróżniać się na tle konkurencji i będą chętniej kupowane przez klientów.

Patrząc w przyszłość, jasne jest, że personalizacja nadal będzie ważną częścią prowadzenia działalności. Z pomocą sztucznej inteligencji firmy będą mogły personalizować swoje produkty i usługi jak nigdy dotąd, zapewniając każdemu klientowi wyjątkowe i dostosowane do potrzeb doświadczenie.

Wniosek

Personalizacja nie jest niczym nowym, ale sztuczna inteligencja uczyniła ją prostszą i skuteczniejszą niż kiedykolwiek wcześniej. Piękno sztucznej inteligencji polega na tym, że można ją zastosować praktycznie w każdej branży, niezależnie od tego, czy jest to opieka zdrowotna, marketing, a nawet fast food.

Rozumiejąc zachowania klientów i wykorzystując sztuczną inteligencję do formułowania rekomendacji, firmy mogą poprawić jakość obsługi klienta i zmniejszyć odpływ. W przyszłości personalizacja AI stanie się jeszcze bardziej powszechna, ponieważ firmy będą szukać sposobów, aby wyróżnić się na tle konkurencji i zapewnić swoim klientom wyjątkowe wrażenia.

Źródła:

Marketing Charts

Filiva

HBR

ZD NET

Venture Beat

Forber

Sztuczna inteligencja (AI) i przetwarzanie w chmurze to dwa ważne narzędzia, które mogą pomóc firmom zmniejszyć wskaźnik churn. Churn, znany również jako utrata klientów, to tempo, w jakim klienci przestają robić interesy z firmą. Jest to kosztowny problem dla firm, ponieważ może prowadzić do utraty przychodów i zmniejszenia lojalności klientów.

Przetwarzanie w chmurze może pomóc firmom ograniczyć churn, zapewniając im możliwość szybkiego i wydajnego skalowania operacji. Sztuczna inteligencja może również pomóc firmom ograniczyć odpływ klientów, dostarczając analizy predykcyjne, które mogą pomóc w identyfikacji zagrożonych klientów. Używając tych dwóch narzędzi razem, firmy mogą skuteczniej zarządzać odejściem i dbać o zadowolenie klientów.

Jak widać na poniższym wykresie, wydatki na chmurę rosną i oczekuje się, że wzrosną w ciągu najbliższych kilku lat. Dlatego ważne jest, aby zrozumieć, w jaki sposób Ty i Twoja firma możecie ograniczyć odejście dzięki mocy przetwarzania w chmurze.

Zarządzanie chmurą

Przetwarzanie w chmurze stało się główną siłą w świecie IT, a sztuczna inteligencja odgrywa coraz ważniejszą rolę w zarządzaniu chmurą. Przetwarzanie w chmurze odnosi się do świadczenia usług obliczeniowych — w tym przechowywania, tworzenia sieci i mocy obliczeniowej — przez Internet. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do zarządzania chmurą na wiele sposobów, w tym do optymalizacji zasobów, automatyzacji zadań i dostarczania analiz predykcyjnych.

Wykorzystując sztuczną inteligencję do zarządzania chmurą, organizacje mogą poprawić wydajność i wydajność przy jednoczesnym obniżeniu kosztów. Ponadto sztuczna inteligencja może pomóc w zwiększeniu bezpieczeństwa systemów opartych na chmurze poprzez identyfikację potencjalnych zagrożeń i słabych punktów. W miarę wzrostu wykorzystania sztucznej inteligencji w zarządzaniu chmurą prawdopodobne jest, że pojawi się jeszcze więcej korzyści.

Firma o nazwie CloudMinds wykorzystuje sztuczną inteligencję do zarządzania usługami w chmurze. CloudMinds to firma zajmująca się przetwarzaniem w chmurze i sztuczną inteligencją, która oferuje platformę dla programistów do tworzenia i wdrażania aplikacji AI. Firma opracowała szereg narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, które pomagają programistom zarządzać chmurą, w tym narzędzie, które automatycznie skaluje zasoby w zależności od zapotrzebowania.

Przetwarzanie danych

Przetwarzanie w chmurze to potężne narzędzie, które pozwala firmom przechowywać i uzyskiwać dostęp do danych na zdalnych serwerach. Wykorzystując sztuczną inteligencję do przetwarzania tych danych, firmy mogą zmniejszyć rotację i poprawić wydajność. Przetwarzanie w chmurze oferuje szereg zalet w porównaniu z tradycyjnymi metodami przetwarzania danych, w tym skalowalność i elastyczność. Jednak jedną z najważniejszych korzyści jest możliwość wykorzystania sztucznej inteligencji do analizy dużych zbiorów danych. Ta umiejętność pomaga firmom identyfikować wzorce i trendy, które następnie można wykorzystać do usprawnienia procesu decyzyjnego. W miarę jak coraz więcej firm wdraża przetwarzanie w chmurze, rola sztucznej inteligencji w przetwarzaniu danych będzie coraz ważniejsza.

Badanie przeprowadzone przez McKinsey Global Institute wykazało, że sztuczna inteligencja może pomóc firmom poprawić możliwości przetwarzania danych nawet o 50%. Badanie wykazało również, że sztuczna inteligencja może pomóc firmom zmniejszyć rotację nawet o 20%. Odkrycia te podkreślają potencjał sztucznej inteligencji w ograniczaniu rezygnacji firm

Niższe koszty

Ponieważ coraz więcej firm korzysta z chmury do przechowywania i przetwarzania danych, dostawcy usług w chmurze opracowują sposoby na obniżenie kosztów ponoszonych przez klientów. Dostawcy usług w chmurze zwykle pobierają dodatkowe opłaty za swoje usługi, a ten wysoki koszt może odstraszać małe firmy. Jednak sztuczna inteligencja zaczyna to zmieniać i pomaga firmom oszczędzać pieniądze. Wykorzystując sztuczną inteligencję do optymalizacji swojej infrastruktury, dostawcy usług w chmurze są w stanie obniżyć koszty i oferować bardziej przystępne cenowo usługi.

Ponadto sztuczna inteligencja może pomóc obniżyć koszty, zmniejszając potrzebę interwencji człowieka. Dzięki automatyzacji zadań, takich jak konserwacja serwerów i zarządzanie danymi, sztuczna inteligencja zmniejsza całkowity koszt przetwarzania w chmurze. Ponieważ koszt usług w chmurze jest niższy dzięki sztucznej inteligencji, firmy mogą czerpać korzyści z chmury bez nadwyrężania swojego budżetu. W związku z tym firmy mogą korzystać z zalet przetwarzania w chmurze, aby zmniejszyć rotację pracowników przy niższych kosztach.

Poniższy wykres pokazuje, że koszt pamięci masowych spadł, a globalna dostępność danych wzrosła na początku XXI wieku. Wraz z wprowadzeniem sztucznej inteligencji do chmury w 2010 roku, koszt przechowywania drastycznie spadł. Tańsze przechowywanie i większa dostępność danych znacząco obniżyły koszty usług chmurowych.

Inteligentna automatyzacja

Przetwarzanie w chmurze stało się popularne w ostatnich latach ze względu na jego zdolność do obniżania kosztów i zwiększania wydajności. Jedną z kluczowych zalet przetwarzania w chmurze jest możliwość wykorzystania inteligentnej automatyzacji. Wykorzystując sztuczną inteligencję do automatyzacji rutynowych zadań, firmy mogą uwolnić pracowników, aby mogli skupić się na ważniejszych zadaniach i zwiększyć produktywność.

Ponadto inteligentna automatyzacja może pomóc w zmniejszeniu wskaźnika rezygnacji dla firm, ponieważ może zautomatyzować proces przyjmowania nowych klientów i zapewnić im bezproblemową obsługę. W rezultacie sztuczna inteligencja odgrywa ważną rolę w przetwarzaniu w chmurze i pomaga firmom w osiąganiu ich celów.

Firmą specjalizującą się w inteligentnej automatyzacji w chmurze obliczeniowej jest X.ai. Firma oferuje platformę opartą na sztucznej inteligencji, która pomaga firmom automatyzować rutynowe zadania. Platforma została zaprojektowana tak, aby ułatwić firmom rozpoczęcie korzystania z inteligentnej automatyzacji i zapewnia szereg funkcji, które pomagają firmom zwiększyć wydajność.

Wady wykorzystania sztucznej inteligencji w przetwarzaniu w chmurze

Chociaż sztuczna inteligencja oferuje firmom szereg korzyści, ma również szereg wad. Jednym z głównych mankamentów jest zapotrzebowanie na wykwalifikowaną siłę roboczą. Aby wykorzystać sztuczną inteligencję, firmy potrzebują pracowników, którzy znają się na przetwarzaniu danych i sztucznej inteligencji.

Ponadto firmy muszą mieć silne połączenie z Internetem, aby móc korzystać z usług przetwarzania w chmurze. Jeśli połączenie jest wolne lub zawodne, może to mieć wpływ na wydajność usługi w chmurze. Kolejną wadą przetwarzania w chmurze jest problem z opóźnieniem czasowym. Ten problem odnosi się do opóźnienia, które czasami może wystąpić podczas wysyłania lub odbierania danych i może być problematyczny dla firm, które muszą podejmować szybkie decyzje.

Wreszcie, jedną z największych obaw związanych z korzystaniem z usług w chmurze jest prywatność danych. Kiedy firmy przechowują swoje dane w chmurze, ufają dostawcy w zakresie tych danych. Gdyby dostawca naruszył to zaufanie, udostępniając lub sprzedając dane, mogłoby to mieć poważne konsekwencje dla firmy. Dlatego ważne jest, aby firma przeprowadziła dokładne badania w celu wybrania bezpiecznego i niezawodnego dostawcy usług w chmurze.

Wniosek

Sztuczna inteligencja odgrywa ważną rolę w przetwarzaniu w chmurze i pomaga firmom osiągać ich cele. Istnieją jednak pewne wady korzystania ze sztucznej inteligencji w chmurze, takie jak potrzeba wykwalifikowanej siły roboczej i obawy dotyczące prywatności danych. Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja może być cennym narzędziem dla firm, ale ważne jest, aby rozważyć zalety i wady przed podjęciem decyzji, czy jest to właściwe rozwiązanie dla Twojej firmy.

Źrodła

Vexx Host

Insight

CB Insight

Forbes

ZD Net

Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji (AI) jest ona wykorzystywana w wielu sektorach, w tym w przemyśle muzycznym. Sztuczna inteligencja pomaga muzykom w komponowaniu i strumieniowaniu ich muzyki, a także generowaniu pieniędzy dzięki tworzonym przez nich treściom. Na przykład Taryn Southern jest nowoczesną artystką, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do generowania kompozycji muzycznych, a nawet pełnych albumów. Ponieważ artyści tacy jak Southern stają się coraz bardziej popularni, omówimy wpływ sztucznej inteligencji na przemysł muzyczny, szczególnie w odniesieniu do monetyzacji dźwięku. W tym artykule omówimy branżę muzyczną w Stanach Zjednoczonych, wpływ sztucznej inteligencji na nią oraz sposób, w jaki artyści wykorzystują moc sztucznej inteligencji we własnej pracy.

Rentowność przemysłu muzycznego w Stanach Zjednoczonych

W ostatnich latach przemysł muzyczny w Stanach Zjednoczonych przeszedł dramatyczną transformację. Dzięki pojawieniu się cyfrowych serwisów streamingowych, takich jak Spotify i Apple Music, konsumpcja muzyki osiągnęła najwyższy poziom w historii. Jednocześnie jednak tradycyjne źródła dochodów, takie jak sprzedaż płyt CD i pobieranie, gwałtownie spadły. W rezultacie ogólna rentowność przemysłu muzycznego znalazła się pod presją. Podczas gdy niektórzy eksperci twierdzą, że branża muzyczna znajduje się w stanie ostatecznego upadku, inni utrzymują, że po prostu przechodzi ona moment przejściowy. Tylko czas pokaże, który pogląd jest właściwy. W międzyczasie rentowność przemysłu muzycznego w Stanach Zjednoczonych pozostaje tematem wysoce spornym.

Pomimo tego, w co wierzą krytycy, jedna rzecz pozostaje prawdziwa w przemyśle muzycznym w Stanach Zjednoczonych – rosnące wykorzystanie technologii. Rozwojowi cyfrowych usług przesyłania strumieniowego towarzyszyło rosnące wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w przemyśle muzycznym. Sztuczna inteligencja pomaga artystom generować przychody, komponować i przesyłać strumieniowo muzykę, a nawet tworzyć całe albumy. Dlatego technologia powinna mieć pozytywny wpływ na przemysł muzyczny i pomagać mu w rozwoju, ponieważ artyści mają większe szanse na czerpanie zysków z produkcji muzyki. Jak widać na poniższym wykresie, przemysł muzyczny w USA uzyskał 83% swoich przychodów ze strumieniowego przesyłania dźwięku w 2020 roku i nie wykazuje oznak spowolnienia.

Kompozycja muzyczna

Jednym ze sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji w przemyśle muzycznym jest pomoc artystom w komponowaniu piosenek. Na przykład program sztucznej inteligencji Flow Machines był używany przez takich muzyków jak Taryn Southern i Pete Townshend do tworzenia nowej i innowacyjnej muzyki. Flow Machines wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do analizy bazy danych istniejącej muzyki i generowania nowych pomysłów na podstawie tego, czego się nauczył. Program jest w stanie generować całe szkice piosenek, wraz z melodiami, akordami i tekstami.

Southern użył Flow Machines do skomponowania całego albumu złożonego w całości z muzyki generowanej przez sztuczną inteligencję. Płyta zatytułowana I AM AI to zbiór 12 utworów, które powstały przy użyciu sztucznej inteligencji. Southern współpracował z Flow Machines, aby stworzyć album w ciągu dwóch lat. W wywiadzie Southern stwierdziła, że ​​​​była „zszokowana” wynikami współpracy. „Myślę, że to, co sztuczna inteligencja zrobiła dla komponowania muzyki, jest niezwykłe” – powiedziała. „To naprawdę otworzyło wiele możliwości kreatywności, które wcześniej nie były możliwe”.

Z drugiej strony Townshend wykorzystał Flow Machines do generowania pomysłów na nowe piosenki. W wywiadzie Townshend stwierdził, że był „zdumiony” zdolnością programu do wymyślania oryginalnych koncepcji muzycznych. „To tak, jakby mieć nowego członka zespołu” – powiedział. „Flow Machines podsunęło mi pomysły na piosenki, o których sam nigdy bym nie pomyślał”.

Wraz z Flow Machines istnieją inne programy sztucznej inteligencji, które pomagają muzykom komponować ich piosenki. Na przykład projekt Google Magenta wykorzystuje uczenie maszynowe do generowania nowych utworów muzycznych. Projekt jest wciąż na wczesnym etapie, ale już przyniósł imponujące wyniki. W jednym eksperymencie algorytm był w stanie wygenerować utwór muzyczny, który brzmiał tak, jakby został skomponowany przez Bacha.

Strumieniowe przesyłanie muzyki

Oprócz pomocy artystom w komponowaniu muzyki sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do strumieniowego przesyłania muzyki. Najpopularniejszy serwis streamingowy na świecie, Spotify, wykorzystuje sztuczną inteligencję do polecania swoim użytkownikom nowych utworów i wykonawców. Algorytm Spotify bierze pod uwagę historię słuchania użytkownika i generuje rekomendacje na podstawie tych informacji. Algorytm stale się uczy i ulepsza, co oznacza, że ​​rekomendacje, które wydaje, będą z czasem stawały się coraz dokładniejsze.

Spotify nie jest jedyną usługą przesyłania strumieniowego, która wykorzystuje sztuczną inteligencję. Apple Music, kolejna popularna usługa przesyłania strumieniowego, również wykorzystuje uczenie maszynowe do polecania użytkownikom nowej muzyki. Algorytm Apple Music bierze pod uwagę gust muzyczny użytkownika i jego nawyki słuchania. Następnie wykorzystuje te informacje do generowania rekomendacji dotyczących nowych utworów i wykonawców. Poniższy wykres pokazuje liczbę płatnych subskrybentów Spotify i Apple Music na całym świecie w 2020 roku. Oczekuje się, że liczba ta będzie rosła w przypadku obu firm, ponieważ zapoczątkowana przez nie rywalizacja zachęca coraz więcej użytkowników do przyłączenia się do jednej z platform streamingowych i opowiedzenia się po którejś ze stron.

Wpływ na artystów

Aplikacje do przesyłania strumieniowego, takie jak Spotify, Apple Music i Pandora, zmieniły sposób, w jaki ludzie słuchają muzyki. W przeszłości ludzie kupowali płyty CD lub pobierali utwory z iTunes. Ale teraz coraz więcej osób korzysta z aplikacji do przesyłania strumieniowego, aby słuchać swoich ulubionych artystów. Ta zmiana ma duży wpływ na przemysł muzyczny. Dla artystów aplikacje do przesyłania strumieniowego zapewniają nowy sposób zarabiania pieniędzy.

W przeszłości artyści czerpali większość dochodów ze sprzedaży albumów i biletów na koncerty. Ale teraz są w stanie generować przychody ze strumieni w Spotify, Apple Music i Pandorze. Jest to szczególnie ważne dla początkujących artystów, którzy mogą nie mieć dużej rzeszy fanów. Aplikacje do przesyłania strumieniowego umożliwiają także artystom dotarcie do globalnej publiczności. Dzięki milionom ludzi korzystających z tych aplikacji artyści mogą dotrzeć do ogromnej liczby słuchaczy.

I wreszcie, aplikacje do przesyłania strumieniowego są zasilane przez sztuczną inteligencję, co oznacza, że ​​mogą sugerować słuchaczom nową muzykę na podstawie ich nawyków słuchania. Pomaga to przedstawić nowych artystów potencjalnym fanom. Podsumowując, aplikacje do przesyłania strumieniowego miały pozytywny wpływ na przemysł muzyczny, zapewniając artystom nowe sposoby generowania przychodów i docierania do nowych słuchaczy.

Wniosek

Sztuczna inteligencja ma duży wpływ na przemysł muzyczny. Jest używany do komponowania nowych piosenek, przesyłania strumieniowego muzyki i generowania przychodów dla artystów. Ta technologia jest wciąż na wczesnym etapie, ale już wywarła pozytywny wpływ na przemysł muzyczny. Ponieważ sztuczna inteligencja nadal się rozwija, prawdopodobnie będzie miała jeszcze większy wpływ na przemysł muzyczny w przyszłości. Podczas gdy niektórzy krytycy kwestionują rentowność i przyszły wzrost przemysłu muzycznego w Stanach Zjednoczonych, zapominają o sile sztucznej inteligencji, która zaczyna zmieniać krajobraz biznesowy wielu branż.

Źródła:

Emerj

HiFi Next

Statista

NY Times

Wired

The Verge

Business Insider

Forbes

CNN

Sztuczna inteligencja ma transformacyjny wpływ na łańcuch dostaw. Dzięki automatyzacji różnych procesów i zwiększeniu wydajności firmy odnotowują zmniejszenie współczynnika churn. Jednym z kluczowych sposobów, w jaki sztuczna inteligencja ogranicza odpływ klientów (churn), jest zwiększenie przejrzystości w całym łańcuchu dostaw. Ta przejrzystość pozwala firmom wcześnie identyfikować potencjalne problemy i podejmować działania naprawcze, zanim spowodują one poważne zakłócenia. Ponadto sztuczna inteligencja pomaga firmom lepiej prognozować popyt, co zmniejsza potrzebę wprowadzania zmian w ostatniej chwili, które często mogą prowadzić do niezadowolenia klientów. Ponieważ sztuczna inteligencja wciąż się rozwija, możemy spodziewać się jeszcze większej liczby ulepszeń w łańcuchu dostaw, które jeszcze bardziej zmniejszą współczynnik churn dla firm. Jak widać poniżej, AI jest już jednym z trzech głównych rodzajów zaawansowanej analityki wykorzystywanej do podejmowania lepszych decyzji w procesach łańcucha dostaw.

Prognozowanie popytu usprawnia zarządzanie podażą i popytem

Dokładne przewidywanie zapotrzebowania klientów jest kluczowym czynnikiem sukcesu każdej firmy, a stawka jest szczególnie wysoka w świecie zarządzania łańcuchem dostaw. W końcu, jeśli firma nie może przewidzieć, na jaki produkt będzie popyt, ryzykuje, że utknie z nadmiarem zapasów lub straci na sprzedaży z powodu niedoborów zapasów.

W ostatnich latach sztuczna inteligencja stała się potężnym narzędziem do prognozowania popytu. Wykorzystując sztuczną inteligencję, firmy mogą dokładniej przewidywać wzorce zachowań klientów, przewidywać zmiany popytu i optymalizować poziomy zapasów w czasie rzeczywistym. W rezultacie prognozowanie popytu oparte na sztucznej inteligencji staje się istotną częścią zarządzania łańcuchem dostaw dla wielu firm. Nie tylko pomaga firmom uniknąć kosztownych błędów, które mogą wynikać z niedokładnych prognoz, ale także umożliwia im proaktywne reagowanie na wahania popytu i utrzymywanie na półkach produktów potrzebnych klientom.

Firma o nazwie Blue Yonder używa sztucznej inteligencji, aby pomóc firmom w prognozowaniu popytu i osiągnęła imponujące wyniki. Jeden klient, duża sieć sklepów spożywczych w Europie, był w stanie obniżyć koszty zapasów o 20% i braki zapasów o 60% po wdrożeniu rozwiązania AI firmy Blue Yonder. Rozwiązanie zawiera funkcję, która wykorzystuje uczenie maszynowe do automatycznego identyfikowania wzorców zachowań klientów i prognozowania przyszłego popytu. W rezultacie sieć sklepów spożywczych była w stanie zapełnić półki odpowiednimi produktami we właściwym czasie, co przełożyło się na zadowolenie klientów i ograniczenie rezygnacji.

Optymalizacja tras i logistyki dostaw

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz ważniejszą rolę w świecie logistyki i zarządzania łańcuchem dostaw. Optymalizując wydajność tras i logistykę dostaw, sztuczna inteligencja pomaga obniżyć koszty i poprawić zadowolenie klientów. W szczególności oprogramowanie obsługujące sztuczną inteligencję jest w stanie uczyć się na podstawie danych historycznych, aby identyfikować wzorce zachowań klientów. Ta analiza pozwala firmom przewidywać potrzeby i preferencje klientów, co może prowadzić do poprawy efektywności wyznaczania tras i skrócenia czasu dostawy.

Ponadto sztuczna inteligencja może pomóc w identyfikacji obszarów łańcucha dostaw, które są podatne na zmiany. Identyfikując te obszary, firmy mogą podjąć kroki w celu zapobiegania zakłóceniom lub ich łagodzenia, zapewniając płynniejszy i wydajniejszy łańcuch dostaw. Ostatecznie sztuczna inteligencja zapewnia znaczące korzyści firmom, które polegają na wydajnej logistyce dostaw. Według badania przeprowadzonego przez McKinsey, pomyślne wdrożenie zarządzania łańcuchem dostaw z wykorzystaniem sztucznej inteligencji umożliwiło wczesnym użytkownikom obniżenie kosztów logistyki o 15 procent.

Jedną z firm, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do usprawnienia logistyki dostaw, jest UPS. Firma opracowała platformę sztucznej inteligencji o nazwie ORION, co oznacza On-Road Integrated Optimization and Navigation. ORION wykorzystuje dane z urządzeń GPS, prognozy pogody i warunki drogowe, aby zaplanować najbardziej efektywną trasę dla kierowców UPS. Dzięki zastosowaniu ORION, UPS był w stanie zmniejszyć zużycie paliwa o ponad 10 milionów galonów rocznie. Ponadto firma ograniczyła emisję dwutlenku węgla o 100 000 ton metrycznych rocznie.

Uczenie maszynowe poprawia zdrowie i żywotność pojazdów transportowych

Ponieważ sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe stają się coraz bardziej zaawansowane, mają również pozytywny wpływ na zdrowie i żywotność pojazdów transportowych. W przeszłości zakłócenia i zmiany w łańcuchu dostaw były dwoma największymi wyzwaniami stojącymi przed firmami transportowymi. W rzeczywistości firmy borykają się dziś z ogromnymi problemami w łańcuchu dostaw z powodu nieoczekiwanego popytu spowodowanego przez COVID-19.

Wykorzystując uczenie maszynowe do przewidywania popytu i optymalizacji tras, sztuczna inteligencja pomaga zmniejszyć te zakłócenia i poprawić wydajność sieci transportowych. Ponadto uczenie maszynowe jest również wykorzystywane do diagnozowania problemów z pojazdami przed ich wystąpieniem, co znacznie zmniejsza potrzebę napraw i przestojów. W rezultacie sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w poprawie stanu technicznego i żywotności pojazdów transportowych.

Sztuczna inteligencja dostarcza informacji, które zwiększają wydajność i rentowność łańcucha dostaw

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw dostarcza firmom informacji, które prowadzą do zwiększenia wydajności i rentowności. W szczególności sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do poprawy prognozowania popytu, identyfikowania problemów, zapewniania aktualizacji w czasie rzeczywistym, wspomagania produkcji i kontroli jakości. W rezultacie firmy są w stanie obniżyć koszty, poprawić satysfakcję klientów i zwiększyć zyski. W przyszłości sztuczna inteligencja będzie nadal odgrywać kluczową rolę w łańcuchu dostaw, dostarczając firmom informacji potrzebnych do rozwoju. Poniższy wykres przedstawia różne spostrzeżenia, które sztuczna inteligencja oferuje w celu zwiększenia wydajności i rentowności w łańcuchu dostaw.

Ogólnie rzecz biorąc, spostrzeżenia i pomoc, jaką sztuczna inteligencja oferuje w łańcuchu dostaw, mogą pomóc firmom obniżyć koszty, poprawić zadowolenie klientów i zwiększyć zyski. Wraz ze wzrostem zadowolenia klientów spadają wskaźniki churn dla firm.

Amazon jest doskonałym przykładem ograniczania rezygnacji z AI w łańcuchu dostaw. W 2017 roku Amazon ogłosił, że Prime Air – jego usługa dostawy dronem – dostarczyła swoją pierwszą paczkę do klienta w Wielkiej Brytanii. Klient otrzymał paczkę już po 13 minutach od złożenia zamówienia. Teraz, w 2022 roku, Amazon ma największą sieć łańcucha dostaw i jest w stanie wykorzystać moc sztucznej inteligencji do dostarczania cennych informacji i dostarczania paczek klientom na całym świecie w ciągu kilku dni, a nawet godzin.

Wniosek

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w poprawie wydajności łańcucha dostaw i zmniejszeniu współczynnika churn przedsiębiorstw. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw zapewnia firmom wgląd i dokładne prognozowanie popytu, które prowadzą do zwiększenia wydajności i rentowności. Ponadto uczenie maszynowe jest również wykorzystywane do diagnozowania problemów z pojazdami przed ich wystąpieniem, co znacznie zmniejsza potrzebę napraw i przestojów. W rezultacie sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w poprawie stanu technicznego i żywotności pojazdów transportowych. W przyszłości sztuczna inteligencja będzie nadal odgrywać kluczową rolę w łańcuchu dostaw, dostarczając firmom informacji potrzebnych do rozwoju.

Źródła

Datamation

Tools Group

ERP Solutions

Wykorzystanie chatbotów i voicebotów zmienia krajobraz biznesu. Mogą pomóc w obsłudze klienta, marketingu, a nawet zadaniach administracyjnych. Chatbot oferuje opłacalny sposób na zapewnienie komunikacji 24/7, niezbędnej w branży medycznej. Mogą również pomóc zautomatyzować zadania administracyjne, czyniąc ten proces bardziej wydajnym. W tym poście zbadamy, w jaki sposób liderzy instytucji opieki zdrowotnej mogą wykorzystać je w branży opieki zdrowotnej do przeprojektowania modeli biznesowych i poprawy opieki nad pacjentem.

Wykorzystanie chatbotów i voicebotów w ochronie zdrowia – perspektywa ogólna.

Chatbot i boty głosowe mogą pomóc w przeprojektowaniu modeli biznesowych i poprawie wyników leczenia pacjentów. Szpitale, oddziały ratunkowe i gabinety lekarskie mogą wykorzystywać chatboty ze sztuczną inteligencją (AI), aby zapewnić pacjentom spersonalizowaną opiekę, całodobowy dostęp do informacji o ich stanie zdrowia oraz przypomnienia o wizytach i lekach. Voiceboty mogą również ułatwić pacjentom umawianie wizyt i znajdowanie lekarzy. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji chatboty i boty głosowe mogą pomóc zwiększyć zaangażowanie pacjentów, obniżyć koszty i poprawić wyniki.

Istnieją różne cele technologii chatbotów, szczególnie te bardziej wyspecjalizowane. W przeciwieństwie do obietnic wirtualnych asystentów, którzy twierdzą, że wiedzą wszystko, te boty są przeznaczone do specjalistycznych celów, które można łatwiej zautomatyzować. Chatboty i voiceboty to stosunkowo nowe technologie, ale inwestorzy zaczęli je lubić. Ten wykres pokazuje, że branża chatbotów wkracza w swój dojrzały wiek.

Branża ma receptę na walkę z wyzwaniami związanymi z ciągle rosnącymi wydatkami, różnymi metodami prowadzenia dokumentacji i postrzeganym brakiem zaangażowania pacjentów. Chatboty i boty głosowe rewolucjonizują opiekę zdrowotną, przekształcając problemy w możliwości. Zapewniając szybki i łatwy dostęp do informacji oraz umożliwiając bardziej spersonalizowany i angażujący kanał interakcji, boty napędzane sztuczną inteligencją pomagają podmiotom świadczącym usługi zdrowotne w skutecznym świadczeniu usług i wypełnianiu luki w stosunku do osób potrzebujących pomocy.

W jaki sposób chatboty mogą pomóc w przeprojektowaniu modeli biznesowych?

Chatbot może pomóc podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną przeprojektować ich modele biznesowe na kilka sposobów.

Po pierwsze, mogą zautomatyzować zadania administracyjne. Dzięki temu pracownicy służby zdrowia mogą zyskać więcej czasu na przyjmowanie większej liczby pacjentów lub zapewnianie bardziej spersonalizowanej opieki. Świetnym przykładem jest asystent głosowy Suki. Asystent głosowy Suki służy do zbierania i zapisywania notatek oraz rozmów z pacjentami w imieniu lekarzy. Sztuczna inteligencja automatycznie wypełnia elektroniczną dokumentację medyczną (EHR) i obsługuje wprowadzanie danych przez lekarza, dzięki czemu lekarze mogą poświęcić pacjentom więcej czasu. Celem jest poprawa interakcji lekarz-pacjent i zmniejszenie wypalenia zawodowego lekarzy, często związanego z nadmierną pracą administracyjną. Suki mówi, że jego technologia skraca czas, jaki lekarze spędzają na robieniu notatek o 76%. Według danych Suki, ten dodatkowy czas przekłada się na 12% większą liczbę pacjentów i roczny wzrost przychodów o 30 000 USD dla lekarza, który korzysta z tego rozwiązania.

Po drugie, chatboty mogą pomóc zwiększyć zaangażowanie pacjentów. Zapewniając szybki i łatwy dostęp do informacji i przypomnień, chatboty mogą pomóc pacjentom zapanować nad swoim zdrowiem. Jest to szczególnie ważne w przypadku chorób przewlekłych, w przypadku których pacjenci muszą aktywnie zarządzać swoim zdrowiem. Wefight to firma specjalizująca się w tworzeniu wirtualnych asystentów dla pacjentów i ich bliskich. Firma stworzyła chatbota o nazwie VIK. Vik to firma technologiczna zajmująca się pomocą pacjentom z rakiem i chorobami przewlekłymi oraz ich opiekunom poprzez dostarczanie spersonalizowanych wiadomości tekstowych. Odpowiedzi Vik są bardzo zróżnicowane, a pacjenci mogą znaleźć wszystkie istotne, sprawdzone pod względem jakości informacje medyczne, których potrzebują. Vik informuje o nowotworach i innych chorobach przewlekłych (astma, depresja, ból głowy…), metodach leczenia i ich skutkach ubocznych oraz jakości życia poprzez informacje na temat sportu, płodności, seksualności i diety. Zwrot kosztów i prawa pacjenta to tylko kilka dodatkowych praktycznych szczegółów.

Po trzecie, chatboty mogą pomóc obniżyć koszty. Automatyzując zadania i zwiększając zaangażowanie pacjentów, chatboty mogą pomóc świadczeniodawcom zaoszczędzić pieniądze. Firma Babylon Health wyszkoliła swojego chatbota, aby działał jako kontroler objawów na żądanie w ramach NHS w Wielkiej Brytanii. Bot z powodzeniem sklasyfikował 94% pacjentów testowych, którym został przedstawiony w badaniu walidacyjnym, i dopasował decyzje ekspertów w 85% sytuacji. Kolejnym świetnym przykładem, który fundamentalnie zmienia model biznesowy, jest praca w Advanced Analytics. Firma współpracowała z OSF HealthCare w celu przetestowania bota i zbudowania ustandaryzowanych procesów wokół uzyskania zgody na wykorzystanie automatyzacji w ramach EMR.

W przeszłości zadaniem pracowników było codzienne ręczne odwiedzanie witryny firmy ubezpieczeniowej w celu uzyskania aktualizacji dotyczących zatwierdzeń lub odmów uprzedniej autoryzacji lub skierowań. Organizacja poszukiwała lepszych opcji zarządzania tym procesem i skrócenia czasu poświęcanego na zadania administracyjne.

Firma Advanced Analytics była w stanie szybko zaprojektować, zbudować i wdrożyć chatbota, który zautomatyzował ten proces. Chatbot loguje się na stronie firmy ubezpieczeniowej, wyszukuje aktualizacje zgłoszeń, a następnie powiadamia pracowników o wszelkich zmianach.

Jaki jest najlepszy sposób na poprawę zaangażowania pacjentów?

Istnieje wiele sposobów na zwiększenie zaangażowania pacjentów, ale chatboty i boty głosowe to dwie najbardziej obiecujące technologie. Automatyzując zadania i zapewniając łatwy dostęp do informacji, chatboty i boty głosowe mogą pomóc pacjentom zapanować nad swoim zdrowiem. Stały dostęp do danych zdrowotnych w naturalny sposób tworzy pętlę sprzężenia zwrotnego, która jest zawsze żywa. Sztuczna inteligencja w chatbotach i botach głosowych może również uczyć się i ulepszać w miarę upływu czasu, dzięki czemu technologie te stają się bardziej skuteczne w miarę ich częstszego wykorzystywania.

Ponadto pacjenci chcą wiedzieć więcej, więcej rozumieć i szybciej radzić sobie z szumem informacyjnym. Tak więc chatbot i boty głosowe mogą przebić się przez szum i pomóc pacjentom uzyskać potrzebne informacje. Jednym z najlepszych sposobów na wyciszenie hałasu jest dzielenie się z klientami tylko tym, co ważne. Jednym z ekscytujących przykładów jest dźwignia kontekstu spotkań. W zależności od informacji dostarczonych do jednostki opieki zdrowotnej, boty mogą wywołać wizytę z perspektywy celu. Wyobraźmy sobie, że klient osiąga określony poziom BMI i konieczna jest zmiana diety. Voicebot może natychmiast zadzwonić do pacjenta, zaproponować konkretną dietę i umówić wizytę. Wizyta oparta na kontekście zwiększa zaangażowanie klienta i zapewnia precyzję leczenia.

Fascynującym przykładem jest Nividous, firma programistyczna dostarczająca rozwiązania sztucznej inteligencji. Firma stworzyła rozwiązanie oparte na chatbocie dla znanej organizacji zajmującej się opieką okulistyczną, posiadającej 120 lokalizacji w 10 stanach w Stanach Zjednoczonych. Rozwiązanie pomaga grupie efektywniej zarządzać swoją działalnością, zapewniając pacjentom centralne miejsce do umawiania wizyt i zadawania pytań.

Pacjenci mogą korzystać z botów Nividous RPA z obsługą czatu i głosu, aby wykonywać różne zadania, w tym znajdować najbliższy sklep i umawiać się na wizyty. Pętla informacji zwrotnych jest otwarta, ponieważ klienci mogą stale udostępniać swoje dane, prosić o informacje zwrotne i pozostawać zaangażowani podczas planowania spotkań, analizowania wyników i przygotowywania się do kolejnej wizyty. Firma osiągnęła niezwykłą poprawę, ponad 50% wizyt pacjentów rezerwuje za pośrednictwem chatbotów. Pomaga klinikom okulistycznym zaoszczędzić około 35% etatów wymaganych w call center i zwiększa efektywność procesów o 60%.

Wniosek

Przeprojektowanie modeli biznesowych w opiece zdrowotnej za pomocą chatbot i voicebotów jest możliwe i konieczne, aby wyprzedzić konkurencję. Z pomocą sztucznej inteligencji narzędzia te mogą zapewnić wydajniejszy i skuteczniejszy sposób komunikowania się z pacjentami, lekarzami i pozostałym personelem.

Chociaż sztuczna inteligencja i obsługa klienta mogą wydawać się nieprawdopodobnym sojuszem, jest to sojusz, który przeżywa swój rozkwit. To prawda, że ​​automatyzacja przynosi konsumentom zarówno wiele dobrego, jak i złego. Z jednej strony samoobsługa zapewnia wygodę, z drugiej zaś strony, czasami po prostu chcemy porozmawiać z człowiekiem, który wysłucha naszego problemu, zrozumie nasze potrzeby i pomoże znaleźć rozwiązanie. Jednak nie musi to już być wybór albo-albo. AI voicebot napędzane nowoczesną konwersacyjną technologią sztucznej inteligencji – lub wirtualni asystenci, jak są czasami nazywani – znalazły przydatne, skuteczne i opłacalne miejsce w automatyzacji nowoczesnego contact center, zachowując jednocześnie wiele aspektów czynnika ludzkiego. 

Firmy wykorzystują sztuczną inteligencję głosową, aby oferować klientom lepsze doświadczenia w swoich call center. Możesz być zaskoczony, gdy przeczytasz, że głosowa sztuczna inteligencja już teraz ciężko pracuje na całym świecie, oferując całodobowe usługi odbierania połączeń przez 365 dni w roku. Według tego raportu rynek konwersacyjnej sztucznej inteligencji będzie wart ponad 32 miliardy dolarów do 2030 roku. 

Dlaczego firmy wybierają asystentów głosowych

Dlaczego więc firmy decydują się na korzystanie z asystentów głosowych? Głównym powodem jest to, że boty głosowe pomogły skrócić czas oczekiwania na połączenie. Jeśli wszyscy operatorzy są zajęci, boty głosowe mogą nie tylko odebrać połączenie przychodzące, ale także obsłużyć najczęstsze transakcje dzwoniącego, dając dzwoniącemu dostęp do samoobsługi bez kierowania go na kolejny kanał z dala od rozmowy. 

W przypadku centrów kontaktowych zorientowanych na wydajność czas przetrzymania jest kluczowym miernikiem oceny doświadczenia klienta. Obecnie większość centrów kontaktowych określa maksymalny czas wstrzymania połączenia na 8 sekund, zanim wpłynie to negatywnie na odsetek zerwanych połączeń. Szybkość z jaką asystenci głosowi mogą odbierać połączenia, zwłaszcza w godzinach szczytu, czyni z nich atrakcyjne rozwiązanie zapewniające wysoki poziom obsługi klienta. Dodaj do tego szybkie samoobsługowe rozwiązywanie problemów, a Twoje centrum kontaktowe będzie działać bardzo dobrze.

To, że mówi robot, nie oznacza, że ​​rozmowy nie można spersonalizować. Voiceboty mogą korelować rekordy w bazach danych zarządzania relacjami z klientami (CRM), aby witać klientów po imieniu i uzyskiwać dostęp do informacji o ich poprzednich interakcjach. Spersonalizowane roboty głosowe robią więcej niż tylko przywracają element ludzki do ogólnego, wcześniej nagranego wsparcia. Pomaga także oszczędzać czas klientów, zapamiętując ich i ich informacje, gdy dzwonią, co jest kolejną świetną funkcją, którą stosunkowo łatwo wdrożyć za pomocą sztucznej inteligencji głosowej. 

„To, że mówi robot, nie oznacza, że ​​rozmowy nie można spersonalizować”. Technologia syntezy mowy daje teraz sztuczną inteligencję głosową możliwość artykułowania szerokiego zestawu zmiennych, takich jak nazwiska, bez potrzeby – lub kosztu – obszernych bibliotek nagrań. Postępy w syntezie głosu oznaczają również, że mowa głosowa szybko zbliża się do ludzkiego poziomu pod względem przepływu i ekspresji. 

Oczywiście sztuczna inteligencja głosowa to znacznie więcej niż zamiennik nagrań głosowych. Technologia rozumienia języka naturalnego (NLU) pomaga robotom głosowym zrozumieć różne stopnie intencji dzwoniącego, nawet jeśli dzwoniący wyrażają się za pomocą szerokiej gamy języków.

Na przykład osoba dzwoniąca do firmy logistycznej może zapytać:

„Czy mogę sprawdzić status mojej przesyłki?”

lub 

„Chciałbym wiedzieć, kiedy nadejdzie moja dostawa”

lub 

„Czy mogę dowiedzieć się, co się stało z moim zamówieniem?”

 Wszystkie wyrażają podobny zamiar: sprawdzenie statusu dostawy. 

NLU dekoduje te wypowiedzi za pomocą analityki predykcyjnej, pozwalając botowi głosowemu obsłużyć dzwoniącego odpowiednią usługą lub połączyć go z agentem ludzkim, jeśli sprawy okażą się zbyt skomplikowane dla zautomatyzowanego wsparcia. Jest to duży postęp w stosunku do IVR lub systemów menu, w których dzwoniący musi poruszać się po labiryncie opcji, nigdy do końca nie mając pewności, czy wybrana opcja doprowadzi do ślepego zaułka. Aby spojrzeć na to z pewnej perspektywy, większość głosowych systemów wykrywania intencji AI działa na poziomie lub powyżej światowego wzorca 90% dokładności. Czy dzwoniłeś ostatnio do swojego banku?

A jeśli chodzi o języki, asystenci głosowi to poligloci, oferując spójną obsługę bez względu na preferowany język rozmówcy. Zamiast zatrudniać i szkolić pracowników wielojęzycznych operatorów, firmy mogą teraz korzystać ze sztucznej inteligencji głosowej. Język japoński? Turecki? Chiński? Nie ma problemu. Wielojęzyczna obsługa za pomocą głosowej sztucznej inteligencji wnosi bardzo niewiele do ogólnych kosztów operacyjnych. Dzięki sztucznej inteligencji głosowej mniejsze firmy mogą teraz z łatwością konkurować z dużymi globalnymi graczami na różnych rynkach za pomocą tylko jednego bota głosowego mówiącego wieloma językami.

 „Dzięki sztucznej inteligencji głosowej mniejsze firmy mogą teraz z łatwością konkurować z dużymi globalnymi graczami na różnych rynkach za pomocą tylko jednego bota głosowego mówiącego wieloma językami”.

Zalety AI voicebot dla call center

AI voicebot nie tylko ułatwia życie klientom; przynosi również korzyści firmom. Przede wszystkim pomaga firmom nadążać za zapotrzebowaniem konsumentów na usługi 24/7. Cyfryzacja, pandemia i coraz bardziej globalny charakter firm opartych na handlu napędzają popyt i oczekiwania na usługi „zawsze dostępne”. Szacuje się, że około 45% więcej osób chętniej korzysta z samoobsługi po pandemii COVID-19.

Masz ochotę kupować ubrania w środku nocy? Możesz. Wraz z możliwością zakupu w dowolnym momencie, klienci oczekują wsparcia w dowolnym momencie. A kiedy pojawia się problem, klienci nadal wolą dzwonić niż wysyłać e-maile. W końcu po ludzku satysfakcjonująca jest świadomość, że zostałeś wysłuchany – nawet jeśli jest to tylko inteligentny robot – zamiast po prostu zalogować wiadomość w skrzynce odbiorczej, aby zająć się nią w późniejszym terminie. Sztuczna inteligencja głosowa nigdy nie śpi i może natychmiast rozwiązać wiele typowych problemów klientów.

Jako usługa asystenci głosowi są teoretycznie nieskończenie skalowalni. Dodanie większej liczby botów głosowych do obsługi okresów szczytu połączeń nie zwiększa znacznie kosztów usługi. Więcej połączeń niż zwykle? Więcej botów głosowych jest dostępnych online, aby obsłużyć liczbę połączeń. Ma to sens w przypadku firm, w których liczba połączeń może się zmieniać. Centra kontaktowe mogą utrzymywać poziomy zatrudnienia, aby radzić sobie z codzienną liczbą odbieranych połączeń i wdrażać asystentów głosowych, aby pomóc w obsłudze nieoczekiwanych lub sezonowych szczytów. Przed głosową sztuczną inteligencją outsourcing był jednym z głównych sposobów radzenia sobie z tymi fluktuacjami. Teraz firmy mogą przechowywać wszystko w firmie.

Mniej oczywistą korzyścią dla asystentów głosowych jest to, że pomagają zmniejszyć rotację personelu. Wielu pracowników call center jest wypalonych z powodu samej liczby połączeń, które muszą obsłużyć, oprócz powtarzalnego charakteru tych połączeń. Gdy klienci dzwonią do Twojej firmy, aby sprawdzić stan swojego konta lub dowiedzieć się, jakie jest saldo kredytowe, asystent głosowy może odciążyć pracownika od tego bardziej monotonnego zadania. Jest to rodzaj zadania, z którym asystent głosowy może z łatwością sobie poradzić, ale które dla operatora może być męczące, gdy wykonuje je dzień po dniu. Asystenci głosowi doskonale radzą sobie z powtarzalnymi zadaniami, odciążając ludzi-specjalistów w ich codziennej pracy.

Wiele firm decyduje się na zarządzanie własnymi botami głosowymi za pośrednictwem platformy voicebotów i nie jest to tak skomplikowane, jak mogłoby się wydawać. Możesz zaktualizować skrypt voicebota o najnowsze informacje o firmie lub zmienić konfigurację obsługi niektórych zadań i procesów bez pisania ani jednej linijki kodu. Platformy Voicebot dają firmom kontrolę nad asystentami głosowymi, dzięki czemu łatwo jest zarządzać treściami i jakością marki we własnym zakresie.

W przypadku firm, które opierają się na danych i wskaźnikach, głosowa sztuczna inteligencja jest idealna do śledzenia wydajności call center. AI Voicebot wykorzystuje konwersję mowy na tekst i tekstu na mowę. Platforma Voicebot może nie tylko rejestrować statystyki połączeń, ale może również przechowywać tekstowe zapisy interakcji głosowych. Te transkrypty mogą być później wykorzystane do kontroli jakości, rozwiązywania problemów i badań rynku. Więc następnym razem uważaj, co mówisz do AI voicebota!

Możesz także zintegrować platformę voicebota z innym oprogramowaniem biznesowym. Na przykład, jeśli klient umawia się na spotkanie za pomocą wirtualnego asystenta, AI voicebot może zaktualizować wyznaczony kalendarz, który ostrzega pracowników o spotkaniu i wysyła klientowi przypomnienie SMS. Nie tylko jest ona dokładna, ale jak omówiliśmy wcześniej, automatyzacja zmniejsza część obciążeń administracyjnych personelu ludzkiego.

Branże wykorzystujące głosową sztuczną inteligencję w centrach kontaktowych

Istnieje wiele sektorów biznesowych wykorzystujących AI voicebot: logistyka, opieka zdrowotna, hotelarstwo, bezpieczeństwo, marketing i finanse, by wymienić tylko kilka. Prawie każda firma z call center lub jakąś formą contact center może skorzystać na automatyzacji za pomocą sztucznej inteligencji głosowej.

Przy całym wyrafinowaniu nowoczesnych platform botów głosowych bariery wejścia są niezwykle niskie. Nie są drogie, nie wymagają personelu technicznego do ich codziennej obsługi, a czas konfiguracji do uruchomienia usługi asystenta głosowego może nawet tydzień w niektórych przypadkach

Konsumenci dobrze zareagowali na wygodę automatyzacji głosu i lepszą obsługę klienta, jaką oferuje dzięki konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Mimo to jest prawdopodobne, że zawsze będzie istniała potrzeba dostępności ludzkich specjalistów. Badanie Accenture (2020) wykazało, że 58% klientów nadal woli rozmawiać z przedstawicielem ludzkim, gdy mają pilny problem do rozwiązania.

Firma turystyczna TUI korzysta z asystentów głosowych z Talkie.ai we współpracy ze swoim zespołem „na żywo”. W sezonowych kampaniach turystycznych wkłada się wiele wysiłku w zapewnienie klientom najlepszych możliwych ofert z ich usług. AI Voicebot służy do kontaktowania się z klientami w celu przypominania im o wygasających ofertach i pomagają klientom sfinalizować zakupy z maksymalną korzyścią finansową. W przypadku TUI AI voiceboty obsługują około 50% połączeń od początku do końca. Ludzcy operatorzy są po to, aby zajmować się bardziej złożonymi pytaniami klientów, ale sztuczna inteligencja głosowa wykonuje wiele ciężkich zadań w centrum kontaktowym.

Symbiotyczny sojusz między ludźmi a sztuczną inteligencją głosową

Podczas gdy boty głosowe przodują w powtarzalnych zadaniach, prawdopodobnie nadal nie spełniają niektórych ludzkich standardów, jeśli chodzi o takie rzeczy, jak empatia. Poproś Voicebota, aby wziął pod uwagę Twoją trudną sytuację osobistą w domu lub w pracy, a w większości przypadków Twoje prośby rzucą się na cyfrowe głuche uszy. Z drugiej strony ludzie są na ogół całkiem dobrzy w empatii. Wiele osób zakłada, że ​​sztuczna inteligencja zastąpi pracę wykonywaną przez ludzi, ale w przypadku obsługi klienta relacja jest dużo bardziej symbiotyczna. 

„Wiele osób zakłada, że ​​sztuczna inteligencja zastąpi pracę wykonywaną przez ludzi, ale w przypadku obsługi klienta ta relacja jest znacznie bardziej symbiotyczna”.

Dlatego możemy powiedzieć, że ta relacja jest mało prawdopodobnym sojuszem między obsługą klienta a sztuczną inteligencją głosową. Obsługa klienta jest w istocie usługą głęboko ludzką, pomimo złej reputacji, którą czasami się spotyka. Automatyzacja na pierwszy rzut oka wydaje się polegać na wyeliminowaniu potrzeby ingerencji człowieka w usługi. Jednak dzięki sztucznej inteligencji głosowej i obsłudze klienta widzimy, jak ludzie i roboty współpracują ze sobą jako zespół, każdy wykorzystując swoje mocne strony i wzajemną korzyść… i mamy nadzieję, że naszą.