Вы возглавляете бизнес на миллиард долларов с глобальным присутствием в нескольких отраслях и огромными объемами данных о клиентах?

Если вы ответили решительным «Да!» Отвечая на вышеуказанный вопрос, пришло время изучить, как вы можете использовать искусственный интеллект для развития видения своего бизнеса, применяя эту технологию во всей цепочке создания стоимости.

Применение ИИ в цепочке создания стоимости

ИМХО, для начала вам нужно убедительный пример использования (для конкретной области цепочки создания стоимости), выбрать правильную проблему и подходящее усиление. В этом посте я расскажу об аспекте взаимодействия с клиентами в цепочке создания стоимости (Продвижение: Целевые продажи и маркетинг; Обеспечение: Повышение качества обслуживания клиентов) с акцентом на достижение успеха клиентов с помощью функции Машинное обучение . .

Почему успех клиента важен

Успех клиентов - это бизнес-методология, позволяющая клиентам достичь желаемых результатов при использовании вашего продукта или услуги. Эффективная стратегия успеха клиентов обычно приводит к снижению оттока клиентов и увеличению возможностей дополнительных продаж. - Gainsight, Inc..

После регулирования и конкуренции, ведущие глобальные руководители предприятий считают поведение клиентов одним из главных революционеров отрасли ». согласно PricewaterhouseCoopers (PwC) . Согласно исследованию McKinsey, организации, использующие поведенческие данные клиентов, превосходят своих конкурентов на 85 процентов по росту продаж и более чем на 25 процентов по валовой прибыли. Отсюда постоянно растущая направленность предприятия на понимание поведения клиентов, оптимизацию обслуживания клиентов для привлечения, удержания и роста клиентов, а также на максимизацию ценности продукта / услуги для клиента. В этом суть успеха клиента.

Если вы стремитесь добиться успеха клиентов в масштабе, то вам нужно построить «ракету» Intelligent Decision Automation. Используемый «пропеллент» - это огромные объемы данных о клиентах, а «двигатель» - это модели машинного обучения.

Приступаем к интеллектуальной автоматизации принятия решений

Вам нужны большие наборы данных для правильного выполнения ИИ. Поскольку компьютеры могут обрабатывать множество чисел для точной настройки моделей машинного обучения, «Enterprise - это естественное место. ~ Жан Беланжер, генеральный директор Cerebri AI

Машинное обучение открыло новую эру возможностей Data Analytics - от просто описательной до потенциально предписывающей аналитики, помогающей автоматизировать решения для ваших предприятие.

Gartner относится к Intelligent Decision Automation как к расширенной аналитической возможности, которая автоматизирует и оптимизирует решения в структурированных и хорошо известных сценариях принятия решений. Это та способность, на которую ваше предприятие должно ориентироваться, чтобы добиться успеха заказчиков в больших масштабах.

«Одна из важнейших областей, в которой компании не могут использовать свой ИИ, - это игнорирование или недостаточное использование его возможностей по сбору информации о клиентах во время взаимодействия с ними. На данный момент слишком многие компании использовали данные, собранные во время взаимодействия с клиентами, лишь для повышения эффективности разговора, игнорируя золотую жилу исследований рынка в режиме реального времени, полученных на основе этих взаимодействий. Наиболее плодотворное использование ИИ заключается в его «сетевом эффекте», согласно которому платформа становится умнее по мере сбора большего количества данных. Эффект аналогичен сложному проценту ».

~ Шама Хайдер, генеральный директор, Zen Media

Имея в своем распоряжении огромные объемы данных о клиентах и ​​усиление машинного обучения, ваше предприятие может использовать возможности интеллектуальной автоматизации принятия решений для прогнозирования поведения клиентов, сокращения оттока, улучшения продукта / обслуживания и, таким образом, способствовать успеху клиентов.

Примеры использования

Ниже приведены два примера отраслей, в которых предприятия используют ИИ для успеха клиентов. Учитывая мое предвзятое отношение к стартапам, я назвал двух первопроходцев в финансовых услугах и розничной торговле соответственно: Cerebri AI и Rubikloud

Эти стартапы с искусственным интеллектом расширяют возможности корпоративных клиентов с помощью поддержки машинного обучения и помогают своим клиентам продвигаться к интеллектуальной автоматизации принятия решений.

  1. Как Cerebri AI способствует успеху клиентов финансовых компаний из списка Fortune 500:

2. Как Rubikloud трансформирует глобальный рынок розничной торговли с помощью искусственного интеллекта