Tekoäly on vastaus todellisen asiakaskysynnän ennakoimiseen

Kuluttajat ovat tottuneet saamaan heille räätälöityjä tuotteita ja palveluita. Tämä pätee myös tapaan, jolla yritykset ostavat toisiltaan palveluita. Sen sijaan, että optimoidaan tuotteen ominaisuuksia, datan avulla voidaan nykypäivänä testata, tutkia ja havaita asiakaslähtöisiä ominaisuuksia, ja näiden pohjalta ennakoida tulevaa kysyntää.

Asiakaskeskeisyys ja tekoäly

Parhaimmat tuotteet ovat sellaisia, jotka tulevat vastaan oikealla hetkellä oikeassa kanavassa ja vastaavat senhetkiseen tarpeeseen. Tekoälyn avulla pystytään käsittelemään valtavat määrät dataa siten, että jokainen saa yksilöllistä kohtelua. Tämä tarkoittaa perustavanlaatuista siirtymistä asiakaskeskeisyyteen, jossa palvelua ei muotoilua asiakasjoukon perusteella, vaan jopa yksittäisen asiakkaan tai asiakasyrityksen datan mukaan. Esimerkiksi nettikaupan maailmassa kuluttajalle voidaan näyttää useita eri tuotteita, ja tekoäly kehittyy kuluttajan liikkeistä nettikaupassa.

Datan hallinta helpottuu tekoälyn voimin

Koneoppiminen soveltuu usean erilaisen datalähteen käsittelyyn, sillä datasta on tarkoitus johtaa todennäköisyyksiä. Yrityksillä on käsissään valtavat määrät dataa, jota ei vielä täysin osata hyödyntää. Usein data on osittain hajanaista, tai se vaatii vähintään jonkinlaista luokittelua ja muuta käsittelyä, ennen kuin se soveltuu tekoälyyn.

Eräs tekoälyn suurimpia hyötyjä on, että järjestelmä pystyy oppimaan sekä sen kanssa työskenteleviltä ihmisiltä, että asiakkailta ja heidän datasta. Tekoälyn ansiosta järjestelmä paranee jatkuvasti, sillä jokainen vuorovaikutus koneen kanssa on mahdollisuus opettaa tekoälyä lisää. Tämä mahdollistaa entistä vahvemman strategisen nojaamiseen dataan ja siitä tehtyihin johtopäätöksiin.

Tekoäly sujuvoittaa prosesseja

Tekoälylähtöisiä päätelmiä voidaan myös hyödyntää prosessien parantamiseen. Sisäinen oppiminen tarkoittaa tuotekehityksen lisäksi erilaisten viiveiden, ylläpidon ja tiedonkulun parantamista. Tekoälyn avulla organisaatio oppii myös kehittämään omaa yksilöllistä toimintatapaansa joko pienien yksityiskohtien optimoinnin tai kokonaisten prosessimuutosten avulla.

Hyvä esimerkki on kulutushyödykkeitä valmistava tuotantolaitos, joka perinteisesti ennustaa kysyntää B2B-asiakkaiden ennusteen (tilauksen) mukaan. Sen sijaan rakentamalla koneoppimiseen pohjautuva kysyntämalli ja tuomalla tähän uusia datalähteitä kuten säätiedot, tapahtumatiedot ja esimerkiksi loppuasiakkaiden reaaliaikainen kysyntä auttaa valmistamaa juuri oikean määrän tuotteita vähentäen ylitöitä tai liikatuotantoa.

Tervetuloa keskustelemaan ja kuuntelemaan ihmislähtöisen tekoälyn hyödyntämisestä prosessien tehostamisessa LEAN & OPERATIONAL EXCELLENCE 2019 -tapahtumaan, Espooseen 10.-11.12.2019!