Jakie problemy biznesowe może naprawić sztuczna inteligencja? | Sztuczna inteligencja w biznesie #76

Identyfikacja i definiowanie bolesnych punktów biznesowych przy użyciu sztucznej inteligencji

Firmy często nie są świadome problemów, które wpływają na ich wyniki finansowe i relacje z klientami. Jednak sama identyfikacja słabych punktów jest często pierwszym krokiem do ich wyeliminowania lub usprawnienia procesów biznesowych.

Dzięki współpracy ze sztuczną inteligencją możesz zidentyfikować przyczyny często występujących błędów czy niedogodności – bolesnych punktów, takich jak opóźnienia w dostawach czy nieefektywne procesy obsługi.

Pierwszym krokiem do rozpoznania słabych punktów organizacji jest systematyczne i spójne gromadzenie danych. Wykorzystując te dane, narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować przeszłe interakcje z klientami i powtarzające się zapytania, aby identyfikować trendy i przewidywać potencjalne problemy. Sztuczna inteligencja wskaże błędne wzorce działań, które prowadzą do niezadowolenia klientów i mogą zostać przeoczone przez człowieka. Dodatkowo analiza komentarzy po rozmowie telefonicznej umożliwi kategoryzację tematów i oznaczenie wyników analizy nastrojów, które mogą wskazywać na niezadowolenie klientów.

AI – nowa rzeczywistość dla małych firm

Małe firmy, chcąc zaoszczędzić pieniądze, chętnie sięgają po innowacyjne sposoby automatyzacji usług, zapewniając jednocześnie wysoką jakość obsługi klienta. A wdrożenie sztucznej inteligencji i dostosowanie jej do specyfiki małych przedsiębiorstw to ważny krok w innowacjach technologicznych. Dzieje się tak dlatego, że sztuczna inteligencja umożliwia wykonywanie zadań, które wcześniej zajmowały dużo czasu, natomiast automatyzacja tych procesów pozwala np. na znacznie większą efektywność:

• Chatboty AI zapewniają oszczędność kosztów poprzez zmniejszenie zapotrzebowania na wielu agentów serwisowych,
• Analityka sprzedaży oparta na sztucznej inteligencji jest skuteczniejsza niż ludzka ocena i pozwala na podejmowanie decyzji w oparciu o dane,
• optymalizacja procesów wewnętrznych, takich jak przetwarzanie dokumentów czy zarządzanie magazynem, może przynieść oszczędności dzięki zastosowaniu uczenia maszynowego.

Przyjrzyjmy się więc bliżej, w jaki sposób można wdrożyć sztuczną inteligencję w konkretnych obszarach małego biznesu.

Bolesne punkty optymalizacji procesów wewnętrznych

Procesy wewnętrzne są podstawą każdego biznesu – ich efektywność bezpośrednio wpływa na wyniki finansowe firmy. Jeśli główne bolączki Twojej firmy są umiejscowione właśnie w sposobie jej działania, warto rozważyć wsparcie AI.

Jednym z największych problemów biznesowych jest logistyka i zarządzanie zapasami. Dotyczy to lokalnych mikroprzedsiębiorstw, które dostarczają produkty bezpośrednio do klientów, a także średnich firm, które realizują dostawy międzynarodowe.

W obu przypadkach wyjątkowo dobrze sprawdzą się rozwiązania wykorzystujące uczenie maszynowe (ML), na przykład:

• w celu optymalizacji trasy, lub
• analizowanie danych transakcyjnych w celu umożliwienia dokładnego planowania dostaw i organizacji zapasów poprzez prognozowanie popytu.

Aby skutecznie wdrożyć rozwiązania uczenia maszynowego, konieczne jest ponowne przemyślenie procesu dostaw firmy i wprowadzenie drobnych zmian mierząc ich efektywność. Na przykład automatyczne generowanie dokumentów wysyłkowych eliminuje błędy ludzkie i oszczędza czas pracowników pakujących towary. Stopniowa integracja szeregu małych projektów automatyzacyjnych prowadzi do znacznej efektywności procesów na większą skalę.

Automatyzacja obsługi klienta i skrócenie czasu oczekiwania

Jednym z najczęstszych problemów cyfrowych firm rodzimych jest problem ciągłości obsługi klienta. W weekendy, po godzinach pracy, w święta lub wakacje – firma internetowa powinna działać. Klienci oczekują natychmiastowej reakcji i niezakłóconej komunikacji, niezależnie od wybranego kanału czy okresu świątecznego.

Dlatego chatboty AI działające non-stop to rozwiązanie, które pozwoli Ci wyróżnić Twój biznes e-commerce lub SaaS. Oprócz ciągłości, wykorzystanie chatbotów AI czy Voicebotów podnosi atrakcyjność komunikacji. Dokładne dopasowanie treści do preferencji użytkownika poprawia doświadczenia klientów. W dłuższej perspektywie analiza reakcji klientów na interakcje z chatbotami daje także możliwość przewidzenia, które treści będą dla użytkowników najbardziej atrakcyjne.

Źródło: DALL·E 3, podpowiedź: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Prognozowanie trendów biznesowych i dostosowywanie oferty

Największą bolączką Twojej firmy jest dynamiczne dostosowywanie asortymentu do zmian rynkowych? W dynamicznym świecie e-commerce umiejętność błyskawicznej reakcji na nowy trend jest czasem kluczem do sukcesu. Wykorzystanie danych zebranych przez sztuczną inteligencję pozwala znacznie szybciej reagować na preferencje zakupowe. W końcu wystarczy minimalna zmiana zapotrzebowania, aby algorytm rozpoznał trend.

Tutaj szczególnie istotne mogą być:

• analityka obszarów zainteresowań pochodzących ze strony sklepu internetowego,
• liczba wyszukiwań i wyświetleń na rynku oraz
• dane z chatbotów, o które produkty klienci pytali najczęściej, a o które przestali pytać.

Zwiększanie sprzedaży i konwersji dzięki inteligentnym rekomendacjom produktów Spersonalizowane rekomendacje tworzone przez systemy sztucznej inteligencji mogą skutecznie zmniejszyć liczbę porzuconych koszyków – bardzo istotny problem w cyfrowym biznesie.

Klienci cenią spersonalizowane oferty – a to umożliwia sztuczna inteligencja. Dobrze skonstruowane rekomendacje produktów zwiększają prawdopodobieństwo, że konsument sfinalizuje transakcję. Systemy rekomendacji oparte na uczeniu maszynowym odkrywają ukryte powiązania pomiędzy preferencjami a decyzją o zakupie konkretnego produktu. Algorytmy identyfikują także korelacje pomiędzy zmianami cen a wynikami sprzedaży, umożliwiając dostosowanie cen do możliwości i oczekiwań klientów.

Źródło: DALL·E 3, podpowiedź: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Wykorzystanie AI w marketingu i reklamie internetowej

Duże wydatki na reklamę i niski współczynnik konwersji? Źle ukierunkowany marketing organiczny? Są to typowe bolączki małych i średnich przedsiębiorstw. Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje podejście do marketingu cyfrowego poprzez optymalizację targetowania i komunikatów marketingowych.

Dzięki AI firmy mogą precyzyjniej docierać do klientów i tworzyć bardziej spersonalizowane kampanie, co prowadzi do lepszych wyników przy niższych kosztach. Na przykład:

• Segmentacja i targetowanie – sztuczna inteligencja pomaga identyfikować i segmentować odbiorców, dzięki czemu możesz kierować reklamy do osób najbardziej zainteresowanych Twoim produktem. Na przykład algorytmy sztucznej inteligencji analizują dane z mediów społecznościowych, aby lepiej zrozumieć preferencje i zachowania użytkowników.
• Optymalizacja treści – sztuczna inteligencja może analizować, które elementy reklamy są najskuteczniejsze i na tej podstawie proponować zmiany w treści i grafice, aby zwiększyć zaangażowanie odbiorców. Jest to szczególnie przydatne w dynamicznych branżach, gdzie kluczowa jest szybka adaptacja przekazu.
• Automatyzacja kampanii – AI pozwala firmom tworzyć i zarządzać kampaniami reklamowymi w czasie rzeczywistym, dostosowując się do zmieniających się warunków rynkowych i preferencji konsumentów. Pomaga to firmom dostosowywać strategie na bieżąco, co prowadzi do lepszych wyników.

Sztuczna inteligencja może także pomóc w przewidywaniu skutków różnych strategii marketingowych, umożliwiając lepszą alokację budżetu i unikanie nieefektywnych wydatków.

Streszczenie

Wdrożenie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, takich jak chatboty, to ważny krok w kierunku poprawy efektywności operacyjnej firmy. Inwestycja w sztuczną inteligencję może przynieść długoterminowe korzyści, takie jak lepsze zrozumienie klientów, zwiększenie efektywności kampanii reklamowych i optymalizacja kosztów operacyjnych.

Dlatego warto mieć świadomość rosnącego znaczenia sztucznej inteligencji w dzisiejszym świecie biznesu; nie tylko jako sposób na zaoszczędzenie pieniędzy, ale także jako narzędzie stwarzające zupełnie nowe możliwości biznesowe do tworzenia innowacyjnych, skutecznych i przyszłościowych rozwiązań.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podniesienie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?
66. Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI?
67. 8 najlepszych narzędzi AI dla biznesu w 2024 roku
68. Sztuczna inteligencja w CRM. Co AI zmienia w narzędziach CRM?
69. Ustawa UE o sztucznej inteligencji. W jaki sposób Europa reguluje wykorzystanie sztucznej inteligencji
70. Sora. Jak realistyczne filmy z OpenAI zmienią biznes?
71. 7 najlepszych twórców stron AI
72. Narzędzia niewymagające kodu i innowacje AI
73. Jak bardzo wykorzystanie AI zwiększa produktywność Twojego zespołu?
74. Jak wykorzystać ChatGTP do badań rynku?
75. Jak poszerzyć zasięg swojej kampanii marketingowej AI?
76. „Wszyscy jesteśmy programistami”. W jaki sposób programiści obywatelscy mogą pomóc Twojej firmie?
77. AI w transporcie i logistyce
78. Jakie problemy biznesowe może naprawić sztuczna inteligencja?