Leverer forretningsverdi gjennom AI for å påvirke topplinjen, nederste linje og låse opp avkastning



<div _ngcontent-c14 = "" innerhtml = "

Depositphotos forbedret av CogWorld

Som det er tilfelle med investeringer i ethvert annet teknologisk område, må AI levere påviselig innvirkning på topplinjen og bunnlinjen. I dagens konkurransedyktige forretningsområde forventes foretak å måle økt avkastning på alle kostnader og alle investerte investeringer – teknologi eller på annen måte. Saken med kunstig intelligens er ikke annerledes. Det er kritisk at teknologi- og bedriftsledere krever ROI-effekt for denne teknologien for å fremme veksten og rettferdiggjøre sin spredning i virksomheten.

For å være sikker er det to viktige områder hvor kunstig intelligens kan bidra med enorm verdi; Økende topplinjens tall ved å låse opp nye inntektsstrømmer og forbedre bunnlinjen gjennom effektivitet i driften. Unødvendig å si, øker topplinjevinster til slutt å vise frem forbedringer på bunnlinjen – men i formålet med dette innlegget, refererer vi til bunnlinjepåvirkning som områder hvor AI gir kostnadseffektivitet ved å hjelpe organisasjoner med å redusere deres totale driftskostnad .

Artificial Intelligence-drevne applikasjoner kan ha en merkbar innvirkning på topplinjer og bunnlinjer for bedrifter og hjelpe organisasjoner med å låse opp ROI fra implementeringen.

AI-drevet topplinjevekst

Artificial Intelligence-ledede applikasjoner har stort potensial for å legge til topplinjeomsetningsvekst for enhver organisasjon. Typiske AI-intervensjoner for dette formål spenner fra å forbedre effektiviteten til markedsførings- og salgsfunksjoner, forbedre kundeloyalitet gjennom laserstyrte kundeopplevelsesinitiativer og direkte og indirekte datainntekter.

Nye inntektsstrømmer aktivert av datainntektsføring:

Bedriftsledere må realisere AIs potensial for å låse opp nye inntektskilder i tillegg til å forbedre kundemålretting og lojalitet. En av disse måtene er dataintegning. Hva er datainntekter? Enkelt sagt, datainntekter refererer til handlingen med å generere målbare økonomiske fordeler fra tilgjengelige dataressurser. Ifølge Gartner er det to forskjellige måter som bedriftsledere kan tjene penger på. Den vanligste metoden fra de to er Direkte inntektsføring. Måten å innse verdien fra denne avenyen involverer direkte å legge til AI som en funksjon til eksisterende tilbud. Bedrifter som Nielsen, D & B, TransUnion, Equifax, Acxiom, Bloomberg og IMS driver sin virksomhet ved lisensiering av dataene i et råformat eller som en del av deres applikasjonsinfrastruktur. Med nye data-as-a-service-modeller og applikasjonen for direkte innsiktlevering gjennom intelligent bruk av AI, er direkte datainntekter enklere enn noensinne. Ved å pakke inn innsikt ved siden av datakilden, kan leverandørene skape en symbiotisk kraftig utveksling av informasjon for både kjøpere og selgere av data. På den andre siden, Indirekte inntektsgenerering innebærer å integrere AI i tradisjonelle forretningsprosesser med fokus på å drive økt inntekt. Et populært eksempel på dette er selskaper som kommer ut med merkede, betalt for rapporter basert på dataene de eier. For eksempel gir profesjonelle tjenester som Aon, Deloitte, McKinsey, etc. regelmessig innsiktige bransje- og funkspesifikke rapporter basert på dataene de samler inn som en del av deres konsulentoppdrag.

Aktiverer intelligent markedsføring og salg

Mange av de mest fremtredende suksessene til AI-aktivert forretningsforvandling kommer fra markedsførings- og salgsarenaen. Salg og markedsføring er stadig i forkant med spennende oppfinnelser i AI siden de bidrar direkte til topplinjevekst. Bruk saker som er oppdaget i denne arenaen, spenner over sosialmedias sentimentutvinning, programmatisk utvalg av reklameegenskaper, måling av effektivitet i markedsføringsprogrammer, sikring av kundeloyalitet og intelligente salgsrekommendasjoner. AI har også stort potensial til å drive bedrifter for å utforske og utnytte e-handelsplattformer som en troverdig kanal for salg og for å bidra til å drive den digitale agendaen fremover. Tilgjengelige verktøy bidrar til å kjøre bedre kundeomregninger på e-handelsegenskaper – ved å analysere de digitale fotavtrykkene (clickstream osv.) Av potensielle kunder, overtale dem til å kjøpe. I slike tilfeller bidrar AI til å forbedre personalisering ved kjøpstidspunktet, forbedre konverteringer og redusere vognabonnement. Markedsføring og salgssaker tilfeller i dag er ganske mye på epicenteret av en AI-forstyrrelse, og bedriftsledere trenger å avdekke flere brukssaker som kan bidra til å drive effektiv topplinjevekst.

AI Redefinere kundeopplevelse

Kunder er epicenteret til enhver vellykket organisasjon. I dag lever vi i tider hvor kundene har mange konkurrentalternativer å velge mellom, mens byttekostnadene for kunder blir stadig lavere. Gitt dette scenariet, for bedrifter å vinne med sine kunder, må de ha en smartere tilnærming til kundeopplevelsehåndtering.

Vi har utviklet seg langt utover forprogrammerte bots som tar opp vanlige spørsmål. AI-aktiverte systemer går i dag videre og gir kundene personlig tilpasset veiledning. Reiselivsbransjen, for eksempel, er moden for slike forstyrrende innovasjoner. I mange tilfeller ser vi chatbots som hjelper kunder med å identifisere og anbefale interessante aktiviteter og arrangementer som turister kan benytte. Når det brukes med menneskelig kreativitet, kan AI sikre denne redefinerte forståelsen av kundeopplevelsen, samtidig som man opprettholder en lavere kostnad for å levere den opplevelsen.

AI for å forbedre bunnlinjen

Også på operativt nivå kan AI hjelpe organisasjoner til å drive en mer effektiv virksomhet. For eksempel må bedrifter på tvers av næringer finne innovative og feilsikre måter å redusere kostnadene ved produksjon, samt å kutte utlegget på forsyningskjedenettverket. AI-sentriske løsninger kan redusere turnaroundtiden for talentoppkjøp og omdanne andre fasetter av Human Capital-funksjonen også.

AI Driving Operational Efficiencies

Tradisjonelle produksjonsprosesser blir i økende grad forsterket av robotteknikk og AI. Disse teknologiene gir stadig mer sofistikering til produksjonsprosessen. Suksessene kombinerer menneskelig og maskin intelligens som gjør AI-augmented produksjon et gjennomgripende fenomen. I dag må forretningsledere i Industry 4.0-generasjonen vurdere å planlegge en hybrid arbeidsstyrke drevet av menneskelig og kunstig intelligens – og sørge for at de to eksisterer ved å implementere de riktige retningslinjene og planene på plass.

Smartere forsyningskjeder drevet av AI

Orkestrer en slankere, mer forutsigbar forsyningskjede er moden for en AI-ledd forstyrrelse. Vi er vitne til ikke bare nye produkter og kategorier, men også nye formater av forhandlere som sprer industrien. Denne varierte porteføljen av tilbud og kanaler krever at selskaper skal administrere utlegget effektivt på det overordnede nettverket som er ansvarlig for nettverket, som styrer hele prosessen fra innkjøp og montering til strømpe og siste kilometer levering. Det finnes flere bruksfaser som utnytter flere kildedata fra interne og eksterne repositorier, kombinere dem med informasjon fra IOT-sensorer. AI-algoritmer blir deretter brukt over denne kombinerte datainfrastrukturen med det formål å hjelpe bedriftsbrukere raskt å identifisere mulige svakheter / feil i prosessen, for eksempel forsinkelser og mulige mangler. Bedriftsledere er hele tiden på utkikk etter løsninger som direkte kan løfte bunnlinjen ved å bringe inn mer intelligens og automatisering til sine forsyningskjedenettverk, og dermed låse opp besparelser for sine virksomheter.

En kunstig ansiktsløftning for menneskelige ressurser

Personellfunksjonen er historisk sett ansett som et kostnadssted i organisasjoner. I tillegg til å redusere kostnadene knyttet til talentoppkjøp og ledelse, vil AI også hjelpe HR-teamene å bli slankere, mer organisert og redusere turnaround-tid for talentoppkjøp. AI-intervensjoner blir sett på områdene ansettelsesengasjement og slitasjehåndtering, men noen av de mest spennende brukssakene kommer fra talentoppkjøpsområdet innenfor HR-funksjonen. Flere organisasjoner arbeider allerede med løsninger som kan eliminere behovet for HR-ansatte å skanne gjennom hver enkelt søknad enkeltvis. Ved å bruke AI intelligent kan talentoppkjøpsgrupper bestemme rammebetingelsene for en jobb som tilbys, og la opprettelsen av vurderingsoppgaver til Artificial Intelligence-drevne systemer. Det AI-autoriserte systemet kan da kommunisere evalueringsresultatene og anbefale de mest egnede kandidatene til videre intervjuer.

En av hovedårsakene til at AI er i dag i dag, er den påviselige avkastningen på avkastningen som den lover å bringe til forretningsprosesser. Med større beregningsevne og flere data har AI blitt mer praktisk enn før, men det som vil opprettholde veksten, er hvor mye inkrementell verdi det til slutt kan låse opp for bedrifter over hele verden, og gi nye inntekter for bedrifter å få tak i. Det er avgjørende at forretnings- og teknologiledere i alvorlig grad drar av diskusjoner om hvordan man skal rettferdiggjøre virkningen av AI og markere nøkkelverdiene som skal brukes til å måle den. Partnere og tjenesteleverandører må også holde seg på å finne måter å vise målbare forbedringer som deres programvare eller tjenester kan bringe til teknologikjøpere. Dette vil gjøre det mulig for hele AI økosystemet å blomstre.& Nbsp;

">

Depositphotos forbedret av CogWorld

Som det er tilfelle med investeringer i ethvert annet teknologisk område, må AI levere påviselig innvirkning på topplinjen og bunnlinjen. I dagens konkurransedyktige forretningsområde forventes foretak å måle økt avkastning på alle kostnader og alle investerte investeringer – teknologi eller på annen måte. Saken med kunstig intelligens er ikke annerledes. Det er kritisk at teknologi- og bedriftsledere krever ROI-effekt for denne teknologien for å fremme veksten og rettferdiggjøre sin spredning i virksomheten.

For å være sikker er det to viktige områder hvor kunstig intelligens kan bidra med enorm verdi; Økende topplinjens tall ved å låse opp nye inntektsstrømmer og forbedre bunnlinjen gjennom effektivitet i driften. Unødvendig å si, øker topplinjevinster til slutt å vise frem forbedringer på bunnlinjen – men i formålet med dette innlegget, refererer vi til bunnlinjepåvirkning som områder hvor AI gir kostnadseffektivitet ved å hjelpe organisasjoner med å redusere deres totale driftskostnad .

Artificial Intelligence-drevne applikasjoner kan ha en merkbar innvirkning på topplinjer og bunnlinjer for bedrifter og hjelpe organisasjoner med å låse opp ROI fra implementeringen.

AI-drevet topplinjevekst

Artificial Intelligence-ledede applikasjoner har stort potensial for å legge til topplinjeomsetningsvekst for enhver organisasjon. Typiske AI-intervensjoner for dette formål spenner fra å forbedre effektiviteten til markedsførings- og salgsfunksjoner, forbedre kundeloyalitet gjennom laserstyrte kundeopplevelsesinitiativer og direkte og indirekte datainntekter.

Nye inntektsstrømmer aktivert av datainntektsføring:

Bedriftsledere må realisere AIs potensial for å låse opp nye inntektskilder i tillegg til å forbedre kundemålretting og lojalitet. En av disse måtene er dataintegning. Hva er datainntekter? Enkelt sagt, datainntekter refererer til handlingen med å generere målbare økonomiske fordeler fra tilgjengelige dataressurser. Ifølge Gartner er det to forskjellige måter som bedriftsledere kan tjene penger på. Den vanligste metoden fra de to er Direkte inntektsføring. Måten å innse verdien fra denne avenyen involverer direkte å legge til AI som en funksjon til eksisterende tilbud. Bedrifter som Nielsen, D & B, TransUnion, Equifax, Acxiom, Bloomberg og IMS driver sin virksomhet ved lisensiering av dataene i et råformat eller som en del av deres applikasjonsinfrastruktur. Med nye data-as-a-service-modeller og applikasjonen for direkte innsiktlevering gjennom intelligent bruk av AI, er direkte datainntekter enklere enn noensinne. Ved å pakke inn innsikt ved siden av datakilden, kan leverandørene skape en symbiotisk kraftig utveksling av informasjon for både kjøpere og selgere av data. På den andre siden, Indirekte inntektsgenerering innebærer å integrere AI i tradisjonelle forretningsprosesser med fokus på å drive økt inntekt. Et populært eksempel på dette er selskaper som kommer ut med merkede, betalt for rapporter basert på dataene de eier. For eksempel gir profesjonelle tjenester som Aon, Deloitte, McKinsey, etc. regelmessig innsiktige bransje- og funkspesifikke rapporter basert på dataene de samler inn som en del av deres konsulentoppdrag.

Aktiverer intelligent markedsføring og salg

Mange av de mest fremtredende suksessene til AI-aktivert forretningsforvandling kommer fra markedsførings- og salgsarenaen. Salg og markedsføring er stadig i forkant med spennende oppfinnelser i AI siden de bidrar direkte til topplinjevekst. Bruk saker som er oppdaget i denne arenaen, spenner over sosialmedias sentimentutvinning, programmatisk utvalg av reklameegenskaper, måling av effektivitet i markedsføringsprogrammer, sikring av kundeloyalitet og intelligente salgsrekommendasjoner. AI har også stort potensial til å drive bedrifter for å utforske og utnytte e-handelsplattformer som en troverdig kanal for salg og for å bidra til å drive den digitale agendaen fremover. Tilgjengelige verktøy bidrar til å kjøre bedre kundeomregninger på e-handelsegenskaper – ved å analysere de digitale fotavtrykkene (clickstream osv.) Av potensielle kunder, overtale dem til å kjøpe. I slike tilfeller bidrar AI til å forbedre personalisering ved kjøpstidspunktet, forbedre konverteringer og redusere vognabonnement. Markedsføring og salgssaker tilfeller i dag er ganske mye på epicenteret av en AI-forstyrrelse, og bedriftsledere trenger å avdekke flere brukssaker som kan bidra til å drive effektiv topplinjevekst.

AI Redefinere kundeopplevelse

Kunder er epicenteret til enhver vellykket organisasjon. I dag lever vi i tider hvor kundene har mange konkurrentalternativer å velge mellom, mens byttekostnadene for kunder blir stadig lavere. Gitt dette scenariet, for bedrifter å vinne med sine kunder, må de ha en smartere tilnærming til kundeopplevelsehåndtering.

Vi har utviklet seg langt utover forprogrammerte bots som tar opp vanlige spørsmål. AI-aktiverte systemer går i dag videre og gir kundene personlig tilpasset veiledning. Reiselivsbransjen, for eksempel, er moden for slike forstyrrende innovasjoner. I mange tilfeller ser vi chatbots som hjelper kunder med å identifisere og anbefale interessante aktiviteter og arrangementer som turister kan benytte. Når det brukes med menneskelig kreativitet, kan AI sikre denne redefinerte forståelsen av kundeopplevelsen, samtidig som man opprettholder en lavere kostnad for å levere den opplevelsen.

AI for å forbedre bunnlinjen

Også på operativt nivå kan AI hjelpe organisasjoner til å drive en mer effektiv virksomhet. For eksempel må bedrifter på tvers av næringer finne innovative og feilsikre måter å redusere kostnadene ved produksjon, samt å kutte utlegget på forsyningskjedenettverket. AI-sentriske løsninger kan redusere turnaroundtiden for talentoppkjøp og omdanne andre fasetter av Human Capital-funksjonen også.

AI Driving Operational Efficiencies

Tradisjonelle produksjonsprosesser blir i økende grad forsterket av robotteknikk og AI. Disse teknologiene gir stadig mer sofistikering til produksjonsprosessen. Suksessene kombinerer menneskelig og maskin intelligens som gjør AI-augmented produksjon et gjennomgripende fenomen. I dag må forretningsledere i Industry 4.0-generasjonen vurdere å planlegge en hybrid arbeidsstyrke drevet av menneskelig og kunstig intelligens – og sørge for at de to eksisterer ved å implementere de riktige retningslinjene og planene på plass.

Smartere forsyningskjeder drevet av AI

Orkestrer en slankere, mer forutsigbar forsyningskjede er moden for en AI-ledd forstyrrelse. Vi er vitne til ikke bare nye produkter og kategorier, men også nye formater av forhandlere som sprer industrien. Denne varierte porteføljen av tilbud og kanaler krever at selskaper skal administrere utlegget effektivt på det overordnede nettverket som er ansvarlig for nettverket, som styrer hele prosessen fra innkjøp og montering til strømpe og siste kilometer levering. Det finnes flere bruksfaser som utnytter flere kildedata fra interne og eksterne repositorier, kombinere dem med informasjon fra IOT-sensorer. AI-algoritmer blir deretter brukt over denne kombinerte datainfrastrukturen med det formål å hjelpe bedriftsbrukere raskt å identifisere mulige svakheter / feil i prosessen, for eksempel forsinkelser og mulige mangler. Bedriftsledere er hele tiden på utkikk etter løsninger som direkte kan løfte bunnlinjen ved å bringe inn mer intelligens og automatisering til sine forsyningskjedenettverk, og dermed låse opp besparelser for sine virksomheter.

En kunstig ansiktsløftning for menneskelige ressurser

Personellfunksjonen er historisk sett ansett som et kostnadssted i organisasjoner. I tillegg til å redusere kostnadene knyttet til talentoppkjøp og ledelse, vil AI også hjelpe HR-teamene å bli slankere, mer organisert og redusere turnaround-tid for talentoppkjøp. AI-intervensjoner blir sett på områdene ansettelsesengasjement og slitasjehåndtering, men noen av de mest spennende brukssakene kommer fra talentoppkjøpsområdet innenfor HR-funksjonen. Flere organisasjoner arbeider allerede med løsninger som kan eliminere behovet for HR-ansatte å skanne gjennom hver enkelt søknad enkeltvis. Ved å bruke AI intelligent kan talentoppkjøpsgrupper bestemme rammebetingelsene for en jobb som tilbys, og la opprettelsen av vurderingsoppgaver til Artificial Intelligence-drevne systemer. Det AI-autoriserte systemet kan da kommunisere evalueringsresultatene og anbefale de mest egnede kandidatene til videre intervjuer.

En av hovedårsakene til at AI er i dag i dag, er den påviselige avkastningen på avkastningen som den lover å bringe til forretningsprosesser. Med større beregningsevne og flere data har AI blitt mer praktisk enn før, men det som vil opprettholde veksten, er hvor mye inkrementell verdi det til slutt kan låse opp for bedrifter over hele verden, og gi nye inntekter for bedrifter å få tak i. Det er avgjørende at forretnings- og teknologiledere i alvorlig grad drar av diskusjoner om hvordan man skal rettferdiggjøre virkningen av AI og markere nøkkelverdiene som skal brukes til å måle den. Partnere og tjenesteleverandører må også holde seg på å finne måter å vise målbare forbedringer som deres programvare eller tjenester kan bringe til teknologikjøpere. Dette vil gjøre det mulig for hele AI økosystemet å blomstre.