Uit een recent gesprek met Nerissa Laclé, Lead Consultant bij Finext, bleek dat de integratie van AI in bedrijfsstrategieën aanzienlijke kansen biedt voor efficiëntie, een beter inzicht in klanten en hogere marges. Aan de hand van verschillende AI-technieken worden in dit artikel praktische voorbeelden besproken van hoe AI kan helpen de marges te verhogen.
AI in het kort
Kunstmatige intelligentie (AI) is een opkomende technologie die steeds meer aandacht krijgt door de vele ontwikkelingen op dit gebied. Eenvoudig gezegd verwijst AI naar het vermogen van computersystemen om taken uit te voeren waar normaal gesproken menselijke intelligentie voor nodig is, zoals het leren van patronen in gegevens, het nemen van beslissingen en het uitvoeren van taken met weinig of geen menselijke tussenkomst. AI is een verzamelnaam voor een breed scala aan technieken en methoden die erop gericht zijn om computersystemen intelligent gedrag te laten vertonen. Hieronder volgen de 6 bekendste technieken:
Machine Learning stelt computers in staat om te leren van verwerkte gegevens om steeds betere beslissingen en voorspellingen te doen, zoals het aanbevelen van films op streamingdiensten op basis van kijkgeschiedenis.
Deep Learning is een geavanceerde vorm van Machine Learning, waarbij computers patronen in informatie leren herkennen op een manier zoals het menselijk brein dat zou doen, zoals het begrijpen van spraak.
Computer Vision is het vermogen van computers om visuele informatie te "zien" en te begrijpen, zoals het identificeren van verkeersborden voor zelfrijdende auto's.
Natural Language Processing (NLP) is een manier voor computers om menselijke taal te begrijpen en ermee te communiceren, zoals het vinden van spam in je mailbox of ChatGPT.
Automatisering en robotica is het gebruik van machines en robots om taken uit te voeren die voorheen door mensen werden gedaan, zoals het automatiseren van de klantenservice met behulp van chatbots.
Expertsystemen zijn computersystemen die zijn geprogrammeerd met de kennis en expertise van mensen op een bepaald gebied, zoals het gebruik van medische expertsystemen om diagnoses te stellen op basis van symptomen.
AI om uw marges te optimaliseren
De bovenstaande technieken zijn gebruikt om methoden en toepassingen te ontwikkelen die margeoptimalisatie kunnen ondersteunen. Het is echter belangrijk om te onthouden dat kwalitatieve gegevens cruciaal zijn bij het gebruik van AI. Hieronder bespreken we enkele toepassingen van AI.
Predictive Analytics is een methode waarbij Machine Learning kan worden gebruikt om grote hoeveelheden historische gegevens zeer snel te analyseren en patronen te herkennen om de toekomst te voorspellen. Organisaties kunnen dit gebruiken om de vraag naar producten te voorspellen op basis van historische verkoopgegevens en externe factoren zoals seizoensgebondenheid of markttrends, waardoor bedrijven hun voorraadniveaus kunnen optimaliseren om aan de vraag te voldoen en overtollige voorraden kunnen verminderen. Lagere voorraadkosten leiden natuurlijk tot hogere marges.
Generatieve AI, zoals bijvoorbeeld ChatGPT, Bard of Co-Pilot, is een tak van AI die zich onder andere via Natural Language Processing en Machine Learning richt op het creëren van nieuwe gegevens, zoals afbeeldingen, teksten of geluiden, die voorheen niet bestonden. Het gebruikt bestaande gegevens, zoals het internet of openbare databases, om nieuwe en originele inhoud te genereren. De marketingafdeling kan bijvoorbeeld Generative AI gebruiken om effectiever content te produceren, zoals afbeeldingen, teksten of video's, voor marketingcampagnes. Hetzelfde marketingbudget kan worden gebruikt om klanten effectiever te benaderen, wat kan leiden tot hogere verkopen.
Chatbots zijn geautomatiseerde systemen die zijn ontworpen om gesprekken te voeren met gebruikers via tekst- of spraakinterfaces, waarbij Natural Language Processing wordt gebruikt om vragen te begrijpen en passende antwoorden te genereren. Chatbots worden vaak ingezet op websites om klantenservice te bieden, informatie te verstrekken over producten, diensten, openingstijden, locaties en andere relevante onderwerpen of om afspraken in te plannen. Het gebruik van chatbots kan besparen op de kosten van de klantenservice. Dit leidt tot lagere kosten en dus een hogere marge.
Kwaliteitscontroles kunnen worden uitgevoerd met computervisie door afbeeldingen of video's van producten te analyseren om defecten, afwijkingen of onvolkomenheden op te sporen en te classificeren. AI kan dit over het algemeen sneller, nauwkeuriger en op grotere schaal dan mensen, terwijl het ook voortdurend blijft leren. Uiteraard leidt een hogere kwaliteit tot minder retourzendingen of mislukkingen en dus een effectief gebruik van middelen.
Personalisatie en klantsegmentatie kunnen worden verbeterd met Machine Learning omdat het grote hoeveelheden klantgegevens en externe gegevens kan analyseren. Zo kunnen voorspellingen en inzichten worden gecreëerd om de individuele behoeften van klanten beter te begrijpen en op maat gemaakte aanbiedingen en ervaringen te creëren. Toepassingen zijn onder andere het aanbevelen van producten op basis van klik- en aankoopgedrag, dynamische prijzen van vliegtickets, gepersonaliseerde aanbiedingen in de supermarkt of het personaliseren van e-mailmarketingcampagnes door klanten te segmenteren op basis van hun gedrag, kenmerken en demografische gegevens. Op grote schaal kunnen personaliseren en segmenteren kan de klanttevredenheid en -loyaliteit verhogen, wat uiteindelijk zal leiden tot hogere verkopen en marges.
Het toepassen van AI in de praktijk kan de marges op verschillende manieren beïnvloeden. Denk bijvoorbeeld aan het effectiever targeten van de juiste doelgroep, het optimaliseren van het productieproces en het sneller te woord staan van klanten.
Wil je weten wat AI-gebaseerde margeoptimalisatie betekent voor jouw organisatie? Neem dan contact op met Barry Botman.
