AI が解決できるビジネスの問題点は何ですか? | ビジネスにおける AI #76

AI を使用してビジネスの問題点を特定および定義する

企業は、財務実績や顧客関係に影響を与える問題に気づいていないことがよくあります。 しかし、多くの場合、問題点を特定するだけで、問題点を解消したり、ビジネス プロセスを改善したりするための第一歩になります。

人工知能との連携により、頻繁に発生するエラーや不都合、つまり配送遅延や非効率なサービス プロセスなどの問題点の原因を特定できます。

組織の問題点を認識するための最初のステップは、体系的かつ一貫したデータ収集です。 このデータを使用して、AI ベースのツールは過去の顧客とのやり取りや繰り返しのクエリを分析し、傾向を特定し、潜在的な問題を予測できます。 人工知能は、人間が見逃していた可能性のある、顧客の不満につながる誤った活動パターンを正確に特定します。 さらに、通話後のコメントを分析することで、トピックを分類したり、顧客の不満を示す可能性のある感情分析結果にフラグを立てたりすることができます。

AI – 中小企業にとっての新たな現実

コストを節約したい中小企業は、高品質の顧客サービスを提供しながらサービスを自動化する革新的な方法に熱心に目を向けています。 そして、AI を実装し、中小企業の特性に合わせて調整することは、技術革新の重要なステップです。 これは、人工知能によって、以前は多大な時間を要していたタスクの実行が可能になり、たとえば次のようなプロセスを自動化することで効率が大幅に向上するためです。

• AI チャットボットは、複数のサービス エージェントの必要性を減らすことでコスト削減を保証します。
• AI を活用した販売分析は人間の判断よりも効果的で、データに基づいた意思決定が可能になります。
• 文書処理や倉庫管理などの内部プロセスを最適化すると、機械学習を使用してコストを削減できます。

それでは、中小企業の特定の分野に人工知能をどのように実装できるかを詳しく見てみましょう。

内部プロセスの最適化における問題点

内部プロセスはあらゆるビジネスの根幹であり、その効率は企業の収益に直接影響します。 会社の主な問題点がまさにその運営方法内にある場合、AI 支援を検討する価値があります。

ビジネスの最大の問題点の 1 つは、物流と在庫管理です。 これは、顧客に直接出荷する地元の零細企業だけでなく、国際的に出荷する中規模企業にも当てはまります。

どちらの場合も、機械学習 (ML) を使用したソリューションは、次のように非常にうまく機能します。

• ルート最適化のため、または
• 取引データを分析して、需要予測を通じて正確な配送計画と在庫整理を可能にします。

機械学習ソリューションの導入を成功させるには、企業の提供プロセスを再考し、その効果を測定しながら小さな変更を加える必要があります。 たとえば、出荷書類を自動的に生成すると、人的ミスがなくなり、従業員が商品を梱包する時間を節約できます。 一連の小規模な自動化プロジェクトを段階的に統合することで、大規模なプロセスの大幅な効率化につながります。

顧客サービスの自動化と待ち時間の短縮

デジタル ネイティブ ビジネスにとって最も一般的な問題点の 1 つは、顧客サービスの継続性の問題です。 週末、営業時間後、休日、または休暇中、オンライン ビジネスは稼働している必要があります。 顧客は、選択したチャネルやホリデーシーズンに関係なく、即時の応答と中断のないコミュニケーションを期待しています。

だからこそ、ノンストップで動作する AI チャットボットが、e コマースや SaaS ビジネスの差別化を可能にするソリューションとなります。 AI チャットボットやボイスボットの使用は、継続性とは別に、コミュニケーションの魅力を高めます。 ユーザーの好みに合わせてコンテンツを正確に調整することで、顧客エクスペリエンスが向上します。 長期的には、チャットボットとの対話に対する顧客の反応を分析することで、どのコンテンツがユーザーにとって最も魅力的かを予測する機会も得られます。

出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

ビジネストレンドの予測とオファーの調整

あなたの会社の最大の問題点は、品揃えを市場の変化に動的に適応させることですか? 電子商取引のダイナミックな世界では、新しいトレンドに即座に反応できることが成功の鍵となる場合があります。 人工知能によって収集されたデータを使用すると、購入の好みにさらに迅速に反応できます。 結局のところ、アルゴリズムがトレンドを認識するには、需要に最小限の変化が必要なだけです。

ここで、特に重要なものは次のとおりです。

• オンラインストアのウェブサイトから得られる関心のある分野の分析、
• マーケットプレイスでの検索数と閲覧数、および
• 顧客が最も頻繁に問い合わせた製品と問い合わせをやめた製品に関するチャットボットからのデータ。

インテリジェントな製品レコメンデーションによる売上とコンバージョンの増加人工知能システムによるパーソナライズされたレコメンデーションにより、デジタル ビジネスにおける非常に大きな問題点である放棄されたショッピング カートの数を効果的に減らすことができます。

顧客はパーソナライズされたオファーを重視しています。それが人工知能によって可能になります。 適切に構成された製品推奨は、消費者が取引を完了する可能性を高めます。 機械学習ベースの推奨システムは、好みと特定の製品の購入決定との間の隠れた関係を明らかにします。 また、このアルゴリズムは、価格の変化と販売実績との相関関係も特定し、顧客の能力や期待に合わせて価格を調整できるようにします。

出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

マーケティングやオンライン広告における AI の活用

多額の広告費と低いコンバージョン率? ターゲットを絞ったオーガニック マーケティングが不十分ですか? これらは中小企業にとって共通の問題点です。 人工知能は、ターゲティングとマーケティング メッセージを最適化することで、デジタル マーケティングへのアプローチに革命をもたらしています。

AI のおかげで、企業は顧客をより正確にターゲティングし、よりパーソナライズされたキャンペーンを作成できるため、低コストでより良い結果につながります。 例えば：

• セグメンテーションとターゲティング– AI がオーディエンスの特定とセグメント化を支援するため、製品に最も関心のあるユーザーに広告のターゲティングを設定できます。 たとえば、AI アルゴリズムはソーシャル メディア データを分析して、ユーザーの好みや行動をより深く理解します。
• コンテンツの最適化– 人工知能は、どの広告要素が最も効果的かを分析し、これに基づいて、視聴者のエンゲージメントを高めるためにコンテンツとグラフィックへの変更を提案します。 これは、メッセージを迅速に適応することが重要であるダイナミックな業界で特に役立ちます。
• キャンペーンの自動化– AI を使用すると、企業はリアルタイムの広告キャンペーンを作成および管理し、変化する市場状況や消費者の好みに適応できます。 これにより、企業はその場で戦略を調整し、より良い結果につながります。

人工知能は、さまざまなマーケティング戦略の結果を予測するのにも役立ち、より適切な予算配分を可能にし、非効率な支出を回避できます。

まとめ

チャットボットなどの人工知能ベースのツールの導入は、企業の業務効率を向上させるための重要なステップです。 人工知能への投資は、顧客の理解の向上、広告キャンペーンの効果の向上、運用コストの最適化など、長期的なメリットをもたらす可能性があります。

だからこそ、今日のビジネスの世界で人工知能の重要性が高まっていることを認識しておく価値はあります。 お金を節約する方法としてだけでなく、革新的で効果的な未来志向のソリューションを生み出すまったく新しいビジネスチャンスを生み出すツールとしても機能します。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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