Welke zakelijke pijnpunten kan AI oplossen? | AI in business #76

Identificeren en definiëren van zakelijke pijnpunten met behulp van AI

Bedrijven zijn zich vaak niet bewust van de problemen die hun financiële prestaties en klantrelaties beïnvloeden. Toch is het simpelweg identificeren van pijnpunten vaak de eerste stap om ze te elimineren of bedrijfsprocessen te verbeteren.

Door samen te werken met kunstmatige intelligentie kunt u de oorzaken van vaak voorkomende fouten of ongemakken identificeren – pijnpunten, zoals leveringsvertragingen of inefficiënte serviceprocessen.

De eerste stap om de pijnpunten van een organisatie te herkennen, is systematische en consistente gegevensverzameling. Met deze gegevens kunnen AI-gebaseerde tools eerdere klantinteracties en terugkerende vragen analyseren om trends te identificeren en potentiële problemen te anticiperen. Kunstmatige intelligentie zal foutieve activiteitspatronen aanwijzen die leiden tot klantontevredenheid en mogelijk door mensen zijn gemist. Bovendien zal het analyseren van opmerkingen na gesprekken het mogelijk maken om onderwerpen te categoriseren en de resultaten van sentimentanalyse te markeren die kunnen wijzen op klantontevredenheid.

AI – een nieuwe realiteit voor kleine bedrijven

Kleine bedrijven, die op zoek zijn naar kostenbesparingen, wenden zich gretig tot innovatieve manieren om diensten te automatiseren terwijl ze kwaliteitsservice bieden. En het implementeren van AI en het afstemmen ervan op de specificaties van kleine bedrijven is een belangrijke stap in technologische innovatie. Dit komt omdat kunstmatige intelligentie het mogelijk maakt om taken uit te voeren die voorheen veel tijd vereisten, terwijl het automatiseren van deze processen bijvoorbeeld veel grotere efficiëntie mogelijk maakt:

• AI-chatbots zorgen voor kostenbesparingen door de behoefte aan meerdere serviceagenten te verminderen,
• AI-gestuurde verkoopanalyses zijn effectiever dan menselijke oordelen en stellen datagestuurde besluitvorming mogelijk,
• het optimaliseren van interne processen, zoals documentverwerking of magazijnbeheer kan besparingen opleveren door het gebruik van machine learning.

Laten we dus eens nader bekijken hoe kunstmatige intelligentie kan worden geïmplementeerd in specifieke gebieden van een klein bedrijf.

Pijnpunten van het optimaliseren van interne processen

Interne processen zijn de ruggengraat van elk bedrijf – hun efficiëntie beïnvloedt direct de winst van een bedrijf. Als de belangrijkste pijnpunten van uw bedrijf zich precies binnen de manier waarop het opereert bevinden, is het de moeite waard om AI-assistentie te overwegen.

Een van de grootste zakelijke pijnpunten is logistiek en voorraadbeheer. Dit geldt voor lokale microbedrijven die rechtstreeks aan klanten verzenden, evenals voor middelgrote bedrijven die internationaal verzenden.

In beide gevallen zullen oplossingen met behulp van machine learning (ML) uitzonderlijk goed werken, bijvoorbeeld:

• voor routeoptimalisatie, of
• het analyseren van transactiegegevens om nauwkeurige leveringsplanning en voorraadorganisatie mogelijk te maken door vraagvoorspelling.

Om machine learning-oplossingen succesvol te implementeren, is het noodzakelijk om het leveringsproces van het bedrijf opnieuw te overdenken en kleine wijzigingen aan te brengen terwijl hun effectiviteit wordt gemeten. Bijvoorbeeld, het automatisch genereren van verzenddocumenten elimineert menselijke fouten en bespaart tijd voor medewerkers die goederen inpakken. Geleidelijke integratie van een reeks kleine automatiseringsprojecten leidt tot significante proces efficiëntie op grotere schaal.

Automatiseren van klantenservice en verminderen van wachttijd

Een van de meest voorkomende pijnpunten voor digitale native bedrijven is het probleem van continuïteit in klantenservice. Tijdens weekenden, na werktijd, op feestdagen of tijdens vakanties – een online bedrijf moet operationeel zijn. Klanten verwachten onmiddellijke reacties en ononderbroken communicatie, ongeacht het gekozen kanaal of het vakantieseizoen.

Daarom zijn AI-chatbots die non-stop opereren een oplossing die u in staat stelt om uw e-commerce of SaaS-bedrijf te onderscheiden. Afgezien van continuïteit, verbetert het gebruik van AI-chatbots of voicebots de aantrekkelijkheid van communicatie. Het nauwkeurig afstemmen van inhoud op gebruikersvoorkeuren verbetert de klantervaringen. Op de lange termijn biedt het analyseren van klantreacties op interacties met chatbots ook de mogelijkheid om te voorspellen welke inhoud het meest aantrekkelijk zal zijn voor gebruikers.

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

Voorspellen van zakelijke trends en aanpassen van het aanbod

Is het grootste pijnpunt van uw bedrijf het dynamisch aanpassen van uw assortiment aan marktveranderingen? In de dynamische wereld van e-commerce is het soms de sleutel tot succes om onmiddellijk te kunnen reageren op een nieuwe trend. Het gebruik van gegevens die door kunstmatige intelligentie zijn verzameld, helpt om veel sneller te reageren op koopvoorkeuren. Immers, het kost slechts een minimale verandering in vraag voor het algoritme om een trend te herkennen.

Hier kunnen bijzonder belangrijk zijn:

• analyses van interessegebieden die afkomstig zijn van de website van de online winkel,
• het aantal zoekopdrachten en weergaven op de marktplaats, en
• gegevens van chatbots over welke producten klanten het vaakst hebben gevraagd en welke ze zijn gestopt met vragen.

Verhogen van verkoop en conversies door intelligente productaanbevelingen Gepersonaliseerde aanbevelingen gemaakt door kunstmatige intelligentiesystemen kunnen effectief het aantal verlaten winkelwagentjes verminderen – een zeer significant pijnpunt in digitale bedrijven.

Klanten waarderen gepersonaliseerde aanbiedingen – en dat is wat kunstmatige intelligentie mogelijk maakt. Goed geconstrueerde productaanbevelingen verhogen de kans dat de consument de transactie zal voltooien. Op machine learning gebaseerde aanbevelingssystemen onthullen verborgen relaties tussen voorkeuren en de beslissing om een bepaald product aan te schaffen. De algoritmen identificeren ook correlaties tussen prijsveranderingen en verkoopresultaten, waardoor prijzen kunnen worden aangepast aan de mogelijkheden en verwachtingen van de klant.

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

AI gebruiken in marketing en online adverteren

Grote advertentiekosten en lage conversieratio’s? Slecht gerichte organische marketing? Dit zijn veelvoorkomende pijnpunten voor kleine en middelgrote bedrijven. Kunstmatige intelligentie revolutioneert de aanpak van digitale marketing door targeting en marketingberichten te optimaliseren.

Dankzij AI kunnen bedrijven klanten nauwkeuriger targeten en meer gepersonaliseerde campagnes creëren, wat leidt tot betere resultaten tegen lagere kosten. Bijvoorbeeld:

• Segmentatie en targeting – AI helpt bij het identificeren en segmenteren van doelgroepen, zodat u advertenties kunt richten op degenen die het meest geïnteresseerd zijn in uw product. Bijvoorbeeld, AI-algoritmen analyseren sociale media-gegevens om gebruikersvoorkeuren en gedrag beter te begrijpen.
• Inhoudoptimalisatie – kunstmatige intelligentie kan analyseren welke reclame-elementen het meest effectief zijn en op basis hiervan wijzigingen in inhoud en graphics voorstellen om de betrokkenheid van het publiek te vergroten. Dit is bijzonder nuttig in dynamische sectoren, waar snelle aanpassing van de boodschap cruciaal is.
• Campagneautomatisering – AI stelt bedrijven in staat om real-time reclamecampagnes te creëren en te beheren, zich aan te passen aan veranderende marktomstandigheden en consumentenvoorkeuren. Dit helpt bedrijven om hun strategieën ter plekke aan te passen, wat leidt tot betere resultaten.

Kunstmatige intelligentie kan ook helpen bij het voorspellen van de uitkomsten van verschillende marketingstrategieën, waardoor een betere budgetallocatie mogelijk is en ineffectieve uitgaven worden vermeden.

Samenvatting

Het implementeren van op kunstmatige intelligentie gebaseerde tools zoals chatbots is een belangrijke stap naar het verbeteren van de operationele efficiëntie van een bedrijf. Investeren in kunstmatige intelligentie kan op lange termijn voordelen opleveren, zoals een beter begrip van klanten, het verhogen van de effectiviteit van reclamecampagnes en het optimaliseren van operationele kosten.

Daarom is het de moeite waard om zich bewust te zijn van het groeiende belang van kunstmatige intelligentie in de huidige zakenwereld; niet alleen als een manier om geld te besparen, maar ook als een tool die geheel nieuwe zakelijke kansen creëert om innovatieve, effectieve en toekomstgerichte oplossingen te creëren.

Als u onze inhoud leuk vindt, sluit u dan aan bij onze drukke bijengemeenschap op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.