Filtruj / szukaj
(0)
Kiedy świadomie rozwijamy pragnienia i kierujemy się konsekwentnie w stronę naszych celów, odkrywamy potęgę wewnętrznych zasobów.
Jednym z elementów transformacji cyfrowej przedsiębiorstw jest wdrażanie narzędzi, które mają na celu odciążenie pracowników w realizowaniu czynności zajmujących im dużo czasu, a nieprzekładających się na korzyści biznesowe firmy. Jednym z takich rozwiązań jest aplikacja MyQ, kontrolująca proces druku w przedsiębiorstwach. O implementacji narzędzia opowiada Michał Pawełczyk, specjalista ds. IT w Colas Polska.
Zmiany w kursie euro nie muszą być groźne dla firmy o zasięgu międzynarodowym. Jak zarządzać firmą, aby ograniczyć ryzyko zmian w kursie euro?
Według darwinowskiej teorii doboru naturalnego, przetrwają te gatunki, które będą najlepiej przystosowane do środowiska. Kiedy zaczyna się ono intensywnie zmieniać, ewolucja przyspiesza, a organizmy, które dotąd świetnie radziły sobie w swoich ekologicznych niszach, stają przed nowymi wyzwaniami i walczą o przetrwanie. Globalna pandemia, przerwanie łańcuchów dostaw, przejście na zdalny model pracy, postępująca automatyzacja i robotyzacja sprawiły, że środowisko, w którym biznes działał do tej pory, musiało ulec nagłemu przeobrażeniu. Zmieniło się nie tylko otoczenie biznesowe firm, ale też klimat, w którym przychodzi funkcjonować poszczególnym pracownikom i menedżerom. W efekcie organizacje zostały zmuszone do podjęcia działań przystosowawczych. Wiele firm w końcu pojęło, że jeśli prześpią ten moment, zostaną wyeliminowane z rynku przez konkurentów. Są jednak takie, które wciąż działają, jakby ta darwinowska reguła dotyczyła ich w umiarkowanym stopniu. Albo i wcale.
Jak zatem podejść do transformacji zarówno w wymiarze cyfrowym, jak i organizacyjnym, by w tym nowym środowisku pracy się odnaleźć i przetrwać?
Piszemy o tym w najnowszym, jesiennym, numerze „MIT Sloan Management Review Polska”.
Biznesy oparte na modelu platformowym zyskują na popularności. Ich potencjał kryje się przede wszystkim w nieograniczonej terytorialnie, wielopoziomowej sieci wymiany wartości. Platformy dostarczają również ogromnych ilości danych o preferencjach zakupowych klientów, możliwościach sprzedażowych dostawców oraz nowych trendach rynkowych. Właściwa analiza tych danych pozwala w odpowiedni sposób realizować strategię rozwoju i ułatwia skalowanie.
Kluczem do pełnego wykorzystania potencjału biznesów platformowych jest zbudowanie wyjątkowego doświadczenia klienta, przekładającego się na zwiększenie bazy użytkowników i utrzymanie ich lojalności. Zaawansowana analityka oparta na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym daje szansę na zrealizowanie tego postulatu na poziomie hiperpersonalizacji w najważniejszych obszarach, takich jak dostarczanie indywidualnej oferty i treści, dynamiczne rekomendacje czy automatyzacja obsługi.
Zaawansowana analityka oparta na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym daje szansę na zrealizowanie tego postulatu na poziomie hiperpersonalizacji w najważniejszych obszarach, takich jak dostarczanie indywidualnej oferty i treści, dynamiczne rekomendacje czy automatyzacja obsługi.
Jednym z kluczowych obszarów budowania przewagi konkurencyjnej w modelu platformowym jest personalizacja sprzedaży. Jednak klienci oczekują czegoś więcej niż tradycyjna personalizacja oparta na analizie danych historycznych.
Aby utrzymać zainteresowanie klientów, należy zapewnić im najwyższej jakości interakcje z platformą poprzez dostosowanie oferty do ich indywidualnych preferencji zakupowych „tu i teraz”. Dostępność narzędzi opartych na technologiach kognitywnych i sztucznej inteligencji zapewnia przejście z podstawowej personalizacji do hiperpersonalizacji, umożliwiającej analizę potrzeb klienta w czasie rzeczywistym. Przykładem nowatorskiego podejścia do spersonalizowanych rekomendacji jest opracowana przez deepsense.ai inteligentna wirtualna przymierzalnia. Klienci mają możliwość wgrania swojego zdjęcia do aplikacji, które następnie służy do symulacji ich wyglądu w wybranych przez nich częściach garderoby. Dodatkowo system może proponować konkretny rozmiar oraz dopasowywać uzupełniające elementy stylizacji. Wieloetapowa analiza danych oparta na generatywnych sieciach współzawodniczących przenosi klienta na nowy poziom interakcji z ofertą.
Zaawansowane modele uczenia maszynowego pozwalają również optymalizować silniki rekomendacji, przekształcając rekomendacje w spersonalizowaną ofertę dopasowaną do potrzeb konkretnego klienta. Dzięki analizie danych można nie tylko śledzić klienta podczas podróży w kolejne etapy lejka sprzedażowego, ale również przewidywać konkretny moment konwersji. Daje to szansę na natychmiastową reakcję na jego potrzeby i zaproponowanie mocno zindywidualizowanej oferty. Dla jednego z banków deepsense.ai zaprojektował model uczenia maszynowego, który tworzy spersonalizowane oferty dla klientów z efektywnością przewyższającą czterdziestokrotnie rozwiązanie bazowe. Opracowany algorytm automatycznie przeszukuje bazę danych w celu identyfikacji klientów pasujących do określonego profilu, indywidualnie dobiera elementy oferty oraz analizuje gotowość klientów do zakupu.
Dostarczanie silnie spersonalizowanych treści pozwala budować relację klienta z platformą oraz utrzymywać jego lojalność, zapewniając każdemu użytkownikowi unikalne doświadczenie.
Najlepsze marki, takie jak Facebook, Amazon, Spotify czy Starbucks, już od dawna przenoszą personalizację treści na nowy, wyższy poziom, korzystając z personalizacji predykcyjnej. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji możliwe jest wydobywanie dodatkowych informacji o preferencjach klientów w czasie rzeczywistym. Biorąc pod uwagę odpowiednie dane, modele są w stanie przewidzieć, z jakim rodzajem treści dany klient najchętniej wejdzie w interakcje.
Obszarem wspierającym personalizację treści jest inteligentne wyszukiwanie. Zastosowanie głębokiego uczenia maszynowego zapewnia przejście z prostego rozumienia słów kluczowych na rozumienie intencji i kontekstu. Podstawę stanowi tutaj zrozumienie semantyki i prawdziwego znaczenia zapytań użytkowników. Sieci neuronowe uczą się prawidłowo interpretować zapytania i dostosowywać do nich oczekiwane przez użytkowników informacje. Takie rozwiązania ułatwiają efektywne wyszukiwanie treści, nawigowanie informacjami w platformach o złożonych strukturach oraz zapewniają szybkie przejście klientów do interesujących ich zagadnień. Rozbudowane sieci neuronowe mogą pomóc nie tylko w optymalizacji wyszukiwania informacji tekstowych, ale również w wyszukiwaniu informacji obrazkowych czy audiowizualnych. Przykładowym zastosowaniem powyższej technologii jest system utworzony przez deepsense.ai dla platformy oferującej dostęp do literatury naukowej. Aby umożliwić użytkownikom sprawne wyszukiwanie treści, wykorzystane zostały modele przetwarzania języka naturalnego będące w stanie rekomendować pozycje o podobnej tematyce. Dzięki temu klienci platformy precyzyjnie docierają do interesujących ich materiałów.
Inteligentne narzędzia automatyzujące proces sprzedażowy pozwalają utrzymać zaangażowanie użytkownika i wspierają konwersję. Nie chodzi tu jedynie o proste rozwiązania usprawniające obsługę klienta.
Algorytmy pozwalają sprawnie przeprowadzić klienta przez proces dokonywania zakupu, dostarczając szczegółowych informacji pozyskanych w procesie uczenia się, na podstawie obsługi poprzednich użytkowników. Dodatkowo poprzez wyeliminowanie czynności wykonywanych ręcznie umożliwiają obsługę klienta w czasie rzeczywistym. Wykorzystując głębokie sieci neuronowe, deepsense.ai stworzył inteligentny system do zgłaszania i oceny szkód z ubezpieczeń komunikacyjnych. Dzięki zaawansowanym algorytmom rozpoznawania obrazu system identyfikuje części samochodowe i klasyfikuje te, które uległy uszkodzeniu. Następnie automatycznie ocenia stopień uszkodzenia oraz szacuje koszt naprawy. Takie rozwiązanie pozwala w ciągu kilku sekund oszacować wartość roszczenia na podstawie przesłanej przez klienta dokumentacji zdjęciowej.
Biznesy platformowe stanowią odpowiedź na pandemiczną rzeczywistość, która zmusza klientów do głębszego wejścia w świat zakupów online. Platformy przeżywają dynamiczny rozwój, a dynamika tego rozwoju będzie podyktowana szybkością reakcji na indywidualne potrzeby klientów oraz zaawansowaniem w obszarze analizy danych. •
