Uit een recent gesprek met Nerissa Laclé, Lead Consultant bij Finext, bleek dat AI-integratie in bedrijfsstrategieën aanzienlijke kansen biedt voor efficiëntie, verbeterde klantinzichten en hogere marges. Dit artikel bespreekt aan de hand van verschillende AI-technieken praktische voorbeelden hoe AI kan bijdragen aan het vergroten van marges.
AI in het kort
Artificial Intelligence (AI) is een opkomende technologie die door de vele ontwikkelingen op dit gebied steeds meer aandacht krijgt. In eenvoudige bewoordingen verwijst AI naar het vermogen van computersystemen om taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, 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 overkoepelende term voor een breed scala aan technieken en methoden die tot doel hebben computersystemen intelligent gedrag te laten vertonen. Hieronder volgen de 6 bekendste technieken:
Machine Learning stelt computers in staat om op basis van verwerkte data te kunnen leren en daardoor steeds betere beslissingen te kunnen nemen 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 leren herkennen in informatie op een manier zoals het menselijk brein dat zou doen, zoals het begrijpen van spraak.
Computer Vision is het vermogen van computers om te "zien" en visuele informatie te begrijpen, zoals het identificeren van verkeersborden voor zelfrijdende auto's.
Natural Language Processing (NLP) is een manier waarop computers menselijke taal begrijpen en ermee kunnen communiceren, zoals het vinden van Spam in je mailbox of ChatGPT.
Automation and Robotics is het gebruik van machines en robots om taken uit te voeren die voorheen door mensen werden gedaan, zoals het automatiseren van klantenservice met behulp van chatbots.
Expert Systems zijn computersystemen die zijn geprogrammeerd met kennis en expertise van mensen in één bepaald vakgebied, zoals het gebruik van medische expertsystemen voor het stellen van diagnoses op basis van symptomen.
AI om je marges te optimaliseren
Met bovenstaande technieken zijn methodes en applicaties ontwikkeld die kunnen ondersteunen bij het optimaliseren van de marges. Echter is het belangrijk te onthouden dat kwalitatieve data cruciaal is in het gebruik van AI. Hieronder gaan we in op een aantal toepassingen van AI.
Predictive Analytics is een methode waarbij met Machine Learning heel snel grote hoeveelheden historische data kan worden geanalyseerd, zodat er patronen worden herkend om de toekomst te kunnen voorspellen. Organisaties kunnen dit inzetten om de vraag naar producten te voorspellen op basis van historische verkoopgegevens en externe factoren zoals seizoensinvloeden of markttrends, waardoor bedrijven hun voorraadniveaus kunnen optimaliseren om aan de vraag te voldoen en overtollige voorraad te verminderen. Lagere voorraadkosten leidt uiteraard tot een hogere marge.
Generative AI, zoals bijvoorbeeld ChatGPT, Bard of Co-Pilot, is een tak van AI die zich, door middel van onder andere Natural Language Processing en Machine Learning, richt op het creëren van nieuwe data, zoals afbeeldingen, teksten of geluiden, die niet eerder bestonden. Het maakt gebruik van bestaande gegevens, zoals het internet of openbare databases, om nieuwe en originele inhoud te genereren. De marketingafdeling kan bijvoorbeeld door middel van Generative AI effectiever content, zoals afbeeldingen, teksten of video’s, produceren voor marketingcampagnes. Met hetzelfde marketing budget kan effectiever de klant worden benaderd, wat tot hogere omzet kan leiden.
Chatbots zijn geautomatiseerde systemen die zijn ontworpen om gesprekken met gebruikers te voeren via tekst- of spraakinterfaces, waarbij Natural Language Processing wordt gebruikt om vragen te begrijpen en gepaste antwoorden te genereren. Chatbots worden vaak ingezet op websites voor het leveren van klantenservice, verstrekken van informatie over producten, diensten, openingstijden, locaties en andere relevante onderwerpen of voor het plannen van afspraken. Door het inzetten van chatbots kan er worden bespaard op de kosten van de klantenservice. Dit leidt tot lagere kosten en daarmee hogere marge.
Kwailiteitscontroles kunnen met computer vision worden uitgevoerd door beelden of video's van producten te analyseren om defecten, afwijkingen of onvolkomenheden te detecteren en te classificeren. AI kan dit over het algemeen sneller, nauwkeuriger en op grotere schaal dan de mens en blijft daarbij ook continu leren. Uiteraard leidt een hogere kwaliteit tot minder returns of uitval en daarmee effectief gebruik van middelen.
Personalisatie en Klantsegmentatie kan worden verbeterd met Machine Learning doordat het grote hoeveelheden klantgegevens maar ook externe data kan analyseren. Zo kan het voorspellingen en inzichten creëren om individuele klantbehoeften beter te begrijpen en op maat gemaakte aanbiedingen en ervaringen te creëren. Toepassingen hiervan zijn bijvoorbeeld het aanbevelen van producten op basis van je klik- en of koopgedrag, dynamic pricing van vliegtickets, persoonlijke aanbiedingen bij 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 zorgen voor een hogere klanttevredenheid en loyaliteit, wat uiteindelijk zal leiden tot een hogere omzet en marge.
Het toepassen van AI in de praktijk kan op verschillende manieren de marge beïnvloeden. Bijvoorbeeld effectiever de juiste doelgroep benaderen, het productie proces optimaliseren en op een snellere manier de klant te woord te staan.
Wil je weten wat AI Based Margin Optimazation voor jouw organisatie betekent? Neem dan contact op met Barry Botman.
