Dane firmowe stają się punktem wyjścia do decyzji sprzedażowych, finansowych i organizacyjnych. Im więcej informacji trafia do systemów, tym trudniej ocenić je wyłącznie na podstawie prostych raportów. Menedżerowie potrzebują więc narzędzi, które pomagają szybciej przejść od liczb do konkretnych wniosków. Podpowiadamy więc, w jaki sposób narzędzia oparte na sztucznej inteligencji wspierają pracę z danymi w firmie.
Zanim firma wykorzysta AI do analizy danych, powinna określić, według jakich zasad narzędzie ma oceniać i porządkować informacje z systemów. Chodzi m.in. o to, jak powinny wyglądać poprawne nazwy klientów, formaty dat, kategorie produktów albo statusy zamówień. Dane spływają zwykle z kilku miejsc, np. z systemu sprzedażowego, CRM, arkuszy kalkulacyjnych i formularzy kontaktowych. W każdym z tych źródeł mogą pojawić się braki, literówki, podwójne wpisy albo różne sposoby zapisu tej samej wartości. Algorytmy pomagają wychwycić takie niespójności i przygotować materiał do dalszej pracy. Mogą wskazać, że ten sam klient figuruje w systemie pod dwiema nazwami, a produkt ma kilka wariantów zapisu. Następnie dane można ujednolicić, opisać i przypisać do właściwych kategorii z pomocą narzędzi opartych na sztucznej inteligencji. Dzięki temu raport nie bazuje na przypadkowym zbiorze informacji, lecz na materiale, który pozwala wyciągać wiarygodne wnioski. Właśnie dlatego wdrożenia AI powinny zaczynać się od ustalenia zasad pracy z danymi i oceny ich jakości, a nie od samego wyboru narzędzia.
W dużych zbiorach informacji zależności rzadko widać od razu. Sprzedawca może zauważyć spadek zamówień, ale dopiero analiza pokaże, czy wpływa na niego sezon, cena, sposób komunikacji z klientem czy zmiana oferty konkurencji. Algorytmy AI porównują tysiące rekordów i szukają powtarzalnych układów. Mogą one wskazać, że konkretna grupa odbiorców reaguje na promocję dopiero po kilku kontaktach, a inna rezygnuje z zakupu na określonym etapie ścieżki sprzedażowej. Takie informacje pomagają poprawiać kampanie, planować działania handlowe i ograniczać decyzje podejmowane wyłącznie na podstawie intuicji. Rozwiązania AI dla firm dobrze sprawdzają się też w kontroli kosztów, obsłudze klienta i analizie reklamacji. System nie zastępuje decyzji człowieka, ale dostarcza mu czytelniejszy obraz sytuacji.
Prognozowanie z użyciem AI polega na analizie wcześniejszych wyników i porównaniu ich z bieżącymi sygnałami z firmy. Model może sprawdzić, jak zmieniała się sprzedaż w konkretnych miesiącach, które produkty traciły zainteresowanie i kiedy rosła liczba zapytań od klientów. Na tej podstawie wylicza prawdopodobny scenariusz na kolejne tygodnie lub miesiące. Przedsiębiorstwo może wcześniej zaplanować zakupy, przygotować zespół handlowy albo ograniczyć zapasy, które zalegałyby w magazynie. Prognozy wspierają też finanse, ponieważ ułatwiają ocenę przyszłych przychodów i kosztów. Przy dobrze przygotowanych danych AI do analizy danych pomaga szybciej reagować na zmianę popytu.
Segmentacja polega na podziale klientów, produktów albo zamówień na grupy o podobnych cechach. AI analizuje historię zakupów, częstotliwość kontaktu, wartość koszyka i sposób korzystania z oferty. Następnie wskazuje grupy, które zachowują się podobnie, choć na pierwszy rzut oka mogą wyglądać jak zwykła część jednej bazy. Dla działu sprzedaży taka wiedza oznacza możliwość dopasowania komunikatu do konkretnego odbiorcy. Klient, który kupuje rzadko, ale wybiera droższe produkty, potrzebuje innego podejścia niż osoba reagująca głównie na rabaty. Podobny mechanizm działa w rekomendacjach. System może podpowiedzieć produkt uzupełniający, wskazać usługę pasującą do wcześniejszego wyboru albo zasugerować następny krok w obsłudze zapytania. Tak rozumiana digitalizacja procesów wspiera transformację cyfrową przedsiębiorstw, szczególnie gdy za projektem stoi software house, który potrafi dopasować narzędzie do sposobu pracy firmy.
AI pomaga w analizie danych, ponieważ ułatwia przejście od surowych informacji do wniosków, które można wykorzystać w konkretnym działaniu. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji wspierają wykrywanie zależności, przewidywanie możliwych scenariuszy i dopasowanie rekomendacji do zachowań odbiorców. Planujesz wdrożenie AI w firmie? Skonsultuj z nami swój projekt.
Aby zapewnić jak najlepsze wrażenia, korzystamy z technologii, takich jak pliki cookie, do przechowywania i/lub uzyskiwania dostępu do informacji o urządzeniu. Zgoda na te technologie pozwoli nam przetwarzać dane, takie jak zachowanie podczas przeglądania lub unikalne identyfikatory na tej stronie. Brak wyrażenia zgody lub wycofanie zgody może niekorzystnie wpłynąć na niektóre cechy i funkcje.