در حالی که بسته به نوع نگرش شما آمارها متغیر است، می توان گفت در زمانی که شما این مقاله را می خوانید، از اکثریت کوچک تا بزرگی از شرکت ها در مرحله ای از تحول دیجیتال هستند. با این حال، چه اتفاقی می‌افتد، وقتی یک فناوری مخرب در میانه‌ی فرآیند تحول معرفی شود؟ مگر اینکه به ماشین زمان برای سفر به این طرف و آن طرف دسترسی داشته باشید، احتمالاً شما و تیمتان با نحوه گنجاندن هوش مصنوعی مانند هوش مصنوعی مولد در برنامه های خود دست و پنجه نرم می کنید.
بنابراین، شما به طور بالقوه مجبور خواهید بود تصمیمات سختی بگیرید و زمینه هایی را که بیشترین تاثیر را دارند اولویت بندی کنید. در این مقاله، سه حوزه کلیدی را برای تمرکز بر روی هوش مصنوعی در تحول دیجیتال بررسی میکنیم.
حوزه کلیدی شماره 1: تجربه مشتری و ارزش مادام العمر
در مورد ارزش طول عمر مشتری (CLV) باید گفت که در بسیاری از زمینه ها یک معیار و ملاحظات کلیدی است که در آن ها تفاوتی وجود ندارد. شما زمانی که برای تحول دیجیتال و یافتن تاثیرگذارترین راه‌ها برای ادغام هوش مصنوعی در راستای تلاش هایتان نگاه می‌کنید، می توانید این را به عنوان نقطه شروع در نظر بگیرید.
گنجاندن هوش مصنوعی در تحول دیجیتال می تواند به بهبود تجربه مشتری از طرق مختلف کمک کند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند به سازمان ها کمک کند تا تجربیات شخصی تری را برای مشتریان خود ارائه دهند. با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند ترجیحات و رفتارهای فردی را شناسایی کنند که تیم‌ها می‌توانند از آنها برای تنظیم پیام‌ها، پیشنهادات و تجربیات خود برای هر مشتری استفاده کنند. این می‌تواند به ایجاد یک تجربه جذاب‌تر و رضایت‌بخش‌تر برای مشتری کمک کند، و همچنین می‌تواند به افزایش ارزش طول عمر مشتری (CLV) با تشویق تجارت مجدد کمک کند.
روش دیگری که هوش مصنوعی می تواند به بهبود تجربه مشتری کمک کند، ارائه اسناد بهتر تلاش های بازاریابی است. با استفاده از هوش مصنوعی برای ردیابی و تجزیه و تحلیل تعاملات مشتری در چندین کانال، سازمان ها می توانند تصویر کامل تری از سفر مشتری به دست آورند و از این اطلاعات برای تصمیم گیری آگاهانه تر در مورد مکان سرمایه گذاری تلاش های بازاریابی خود استفاده کنند. این اطمینان می تواند حاصل شود که تلاش های بازاریابی به سمت ارزشمندترین بخش های مشتری هدایت شده و همچنین می تواند با بهبود اثربخشی کمپین های بازاریابی به افزایش ارزش طول عمر مشتری (CLV) کمک کند.
در نهایت، هوش مصنوعی می‌تواند برای پیش‌بینی نیازها و اولویت‌های مشتری استفاده شود، که می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا نیازهای مشتری را سریع‌تر و مؤثرتر پیش‌بینی کنند و به آنها پاسخ دهند – ای امر نیز مجدد به افزایش ارزش طول عمر مشتری (CLV) کمک می‌کند.
حوزه کلیدی شماره 2: بهره وری عملیاتی
علیرغم ترس از جایگزینی نقش های انسانی و کاهش نیروی کار، هوش مصنوعی می تواند کارهای زیادی برای تقویت و کمک به کارکنان انجام و به آنها کمک کند کارهای بهتر و استراتژیک تری انجام دهند. بنابراین، کارایی عملیاتی یکی دیگر از حوزه‌های کلیدی است که باید هوش مصنوعی را در نظر گرفت.
گنجاندن هوش مصنوعی در تحول دیجیتال می‌تواند به بهبود کارایی عملیاتی از طرق مختلف کمک کند، از جمله کمک به سازمان‌ها برای تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر درباره محل سرمایه‌گذاری زمان و منابع خود. با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها، هوش مصنوعی می تواند روندها و الگوهایی را شناسایی کند که ممکن است بلافاصله برای تصمیم گیرندگان انسانی آشکار نباشد. این می تواند به سازمان ها کمک کند تا تصمیمات آگاهانه تری در مورد محل تخصیص منابع خود بگیرند و به بهینه سازی عملیات خود برای حداکثر کارایی کمک کند.
روش دیگری که هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود کارایی عملیاتی کمک کند، کمک به سازمان‌ها در شناسایی و هدف قرار دادن مخاطبان مشتری خاص است. با تجزیه و تحلیل داده های مشتری، هوش مصنوعی می تواند الگوها و روندها را شناسایی کند تا به تیم های تجاری کمک کند تا مشتریان خود را بهتر درک کنند. این می تواند به سازمان ها کمک کند تا تلاش های بازاریابی خود را به طور مؤثرتری هدف قرار دهند و منابع خود را به گونه ای تخصیص دهند که احتمال ایجاد نتایج بیشتر باشد.
حوزه کلیدی شماره 3: افزایش تصمیم گیری
بهترین راه برای مشارکت در تحول دیجیتال، اتخاذ یک رویکرد چابک و تکراری است، به این معنی که شما به بهترین اطلاعات ممکن نیاز دارید تا تصمیم بگیرید کجا تمرکز کنید و چه درس هایی را باید در مراحل تکراری خود یاد بگیرید.
ادغام هوش مصنوعی در یک ابتکار تحول دیجیتال می تواند به طور قابل توجهی توانایی های تصمیم گیری سازمان را افزایش دهد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای شناسایی الگوهایی در داده‌های مشتری استفاده شود که می‌تواند به سازمان‌ها در تعیین محل سرمایه‌گذاری منابع، مانند محصولات یا خدماتی برای توسعه یا بازاریابی کمک کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند برای تجزیه و تحلیل داده های کارکنان و برای شناسایی مناطقی که سازمان ممکن است نیاز به استخدام استعدادهای جدید یا توسعه کارکنان فعلی داشته باشد، استفاده شود. این می تواند به سازمان ها کمک کند تا تصمیمات آگاهانه تری در مورد محل تخصیص منابع بگیرند که در نهایت می تواند به نتایج بهتری منجر شود.
همچنین می‌توان از هوش مصنوعی برای اطلاع‌رسانی به سرمایه‌گذاری‌های دیگر در نوآوری، مانند تحقیق و توسعه، استفاده از داده‌ها برای به دست آوردن بینش در مورد مناطقی که امیدوارکننده‌تر هستند، استفاده کرد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای شناسایی الگوهایی در داده‌های مرتبط با موفقیت پروژه‌های تحقیق و توسعه مختلف استفاده شود، که می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا تعیین کنند کدام نوع از پروژه‌ها به احتمال زیاد منجر به نتایج موفقیت‌آمیز می‌شوند.
اگر ماه ها تا تحقق بخشی از اهداف تحول دیجیتال خود فاصله دارید، احتمالاً نمی توانید برای شروع افزودن ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی به فرآیندها و پلتفرم های خود صبر کنید. با تمرکز بر برخی از این حوزه‌های با اولویت بالا، می‌توانید از سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی خود نهایت استفاده را ببرید و در عین حال تمرکز زیادی را از تلاش‌های در حال تحول فعلی‌تان برای تغییر خارج نکنید.