Mark Coudray fortæller, hvordan AI begynder at få en afgørende indflydelse på specialgrafik, især inden for serigrafi og bredformatprint.

Kunstig intelligens (AI) er blevet et buzzword på tværs af forskellige brancher, og anvendelsesmulighederne rækker langt ud over design og automatisering. En særlig sektor, hvor AI er begyndt at få en betydelig indflydelse, er inden for specialgrafik, især serigrafi og bredformatprint.

Mens brugen af generativ AI til at skabe design og automatisere processer allerede er populær, er der et dybere og mere transformerende potentiale i at udnytte AI til at afdække skjulte mønstre i eksisterende data. Det kan give uopdagede konkurrencefordele, som når man finder en camoufleret jæger i buskadset under de nuværende markedsforhold.

Det nuværende landskab af specialgrafik

Serigrafi og bredformatprint er en integreret del af mange brancher, herunder reklame, mode og produktion. Traditionelt har disse sektorer været meget afhængige af manuelle processer og menneskelig intuition. Integrationen af digitale teknologier har åbnet nye veje for effektivitet og innovation. På trods af disse tekniske fremskridt inden for billedbehandling har de fleste virksomheder endnu ikke udnyttet potentialet i kunstig intelligens til at analysere og fortolke komplekse datasæt, der kan føre til brugbar indsigt.

Ud over generativ AI: Kraften i dataanalyse

Generativ AI, som indebærer at skabe nyt indhold baseret på eksisterende data, har sine fordele. Det sande potentiale i AI inden for specialgrafik ligger i dens evne til at finde mønstre i data. Den virkelige værdi er at afdække skjulte mønstre i de analyserede data. Dette kan betragtes som anden, tredje og fjerde ordens opdagelse. Disse mønstre kan afsløre kritisk indsigt i markedsforhold, kundeadfærd og driftseffektivitet, som næsten aldrig er synlige for det blotte øje og den tilfældige observatør.

Betragt f.eks. skoven af data, der beskriver kundeaktivitet, som et tæt krat af buske. I dette krat er der skjulte mønstre, som repræsenterer uopdagede konkurrencefordele. Disse mønstre kan være kundesalgsaktivitet (hyppighed, frekvens og værdi), kundefastholdelse, churn-rate, vækstmålinger og livstids-kundeværdi over tid.

Med den rette AI kan virksomheder opdage disse mønstre med en høj grad af nøjagtighed og bruge prædiktive analyser til at forudsige fremtidige ændringer med et konfidensniveau på mellem 95 % og 99 % og en meget lav fejlmargin. Det betyder en høj grad af nøjagtighed.

Identificer skjulte mønstre i kundedata

En af de største fordele ved at bruge AI i specialgrafik er dens evne til at analysere kundedata for at identificere tendenser og mønstre, der ikke er umiddelbart synlige. For eksempel kan kundernes salgsaktivitet gennem årene i første omgang se ud som tilfældige udsving. Men ved at anvende AI-algoritmer kan virksomheder afdække mønstre, der indikerer kundefastholdelsesrater, churn eller nedslidningsrater og vækstmålinger.

Det kan også bruges med stor nøjagtighed til at forudsige, hvordan kundesalget svinger og vokser fra år til år. Det er meget svært at genkende dette, medmindre man sammenligner mange kunders mønstre over tid.

Fastholdelse af kunder og kundeafgang: AI kan analysere historiske salgsdata for at identificere, hvilke kunder der sandsynligvis vil forblive loyale, og hvilke der er i fare for at blive væk. Ved at forstå disse mønstre kan virksomheder implementere målrettede fastholdelsesstrategier for at reducere churn og forbedre kundeloyaliteten.

Kundevækst år for år: AI kan hjælpe virksomheder med at spore tendenser til kundevækst år for år og identificere, hvilke segmenter der vokser, og hvilke der falder. Denne information kan guide marketing- og salgsstrategier til at fokusere på områder med høj vækst. Det har en dramatisk indvirkning på lønsomheden og Customer Acquisition Cost (CAC).

Livstidsværdi for kunder (LCV): AI kan beregne kundernes livstidsværdi over tid, hvilket giver indsigt i den langsigtede rentabilitet for forskellige kundesegmenter. Disse oplysninger kan bruges til at skræddersy marketingindsatser og produkttilbud for at maksimere LCV.

Indsigten fra denne analyse er meget nyttig til at bestemme, hvordan væksten i Lifetime Customer Value varierer fra år til år. Det er ikke en ensartet vækst, og der er meget forudsigelige nul- eller værditab, der forekommer i visse år.

Forbedring af den operationelle effektivitet

Ud over at analysere kundedata kan AI også bruges til at forbedre driftseffektiviteten. Ved at analysere produktionsdata kan AI identificere ineffektivitet og foreslå forbedringer, der kan føre til omkostningsbesparelser og øget produktivitet.

Forudsigelig vedligeholdelse: AI kan overvåge udstyrets ydeevne og forudsige, hvornår der er behov for vedligeholdelse, hvilket reducerer nedetid og forhindrer dyre nedbrud.

Optimering af forsyningskæden: AI kan analysere data om forsyningskæden for at identificere flaskehalse og optimere lagerstyringen og sikre, at materialerne er tilgængelige, når der er brug for dem, uden at der er for mange på lager.

Optimering af processer: AI kan analysere produktionsprocesser og workflow-design for at identificere områder, hvor effektiviteten kan forbedres. Eksempler omfatter reduktion af spild, optimering af udskrivningshastigheder, identifikation af relaterede hastigheder og begrænsninger i den kritiske vej.

Konkurrencefordel gennem forudsigende analyser

En af de mest kraftfulde anvendelser af AI inden for specialgrafik er dens evne til at bruge forudsigende analyser til at forudsige fremtidige tendenser med en høj grad af sikkerhed. Ved at analysere historiske, sammenlignelige data og identificere skjulte mønstre kan AI komme med nøjagtige forudsigelser om fremtidige markedsmuligheder, kundemuligheder og driftsresultater.

Markedstendenser: AI kan analysere markedsdata for at modellere og forudsige fremtidige tendenser, hvilket hjælper virksomheder med at holde sig foran konkurrenterne ved at forudse ændringer i efterspørgslen og justere deres strategier i overensstemmelse hermed.

Efterspørgsel efter salg: AI kan bruge historiske salgsdata til at forudsige fremtidigt salg, hvilket hjælper virksomheder med at planlægge deres produktion og lagerstyring mere effektivt. Ved store programmer kan man bruge Design of Experiment (DOE) til at teste markedets efterspørgsel. De endelige produktionsmængder skaleres ud fra tilliden og fejlmarginen fra testprøven. Denne tilgang har til formål at maksimere potentialet baseret på faktisk demonstreret markedsefterspørgsel.

Risikostyring: AI kan analysere forskellige risikofaktorer, f.eks. økonomiske indikatorer og markedstendenser, for at forudsige og reducere potentielle risici og hjælpe virksomheder med at udvikle strategier til at afbøde dem. Brugen af beregninger af tillid og fejlmargin reducerer risikoen og maksimerer afkastet for slutbrugeren.

Casestudie: AI i bredformatprint

For at illustrere AI’s transformative potentiale inden for specialgrafik kan man se på et casestudie inden for bredformatprint. En virksomhed med speciale i bredformatprint brugte AI til at analysere sine kundedata og identificere mønstre, der ikke var umiddelbart synlige.

Ved at anvende AI-algoritmer på historiske salgsdata opdagede virksomheden, at visse kundesegmenter havde højere fastholdelsesrater og livstidsværdier end andre. De opdagede også, at visse markeds- eller nicheområder havde usædvanlig høj rentabilitet og kundefastholdelse over tid. Disse oplysninger gjorde det muligt for virksomheden at fokusere sin markedsføringsindsats på disse højværdisegmenter, hvilket resulterede i øget kundeloyalitet, lavere omkostninger til kundeanskaffelse og højere indtægter fra disse kunder og markedssegmenter.

Derudover brugte virksomheden AI til at optimere sine produktionsprocesser. Analyse af produktionsdata med en specifik AI-model identificerede ineffektivitet og begrænsninger i printworkflowet og foreslog forbedringer, der reducerede spild og øgede produktiviteten. Som følge heraf var virksomheden i stand til at reducere omkostningerne og forbedre sin samlede driftseffektivitet.

Endelig brugte virksomheden predictive analytics til at forudsige kundetendenser og salg. Ved at analysere historiske data og identificere skjulte mønstre gav AI nøjagtige forudsigelser om fremtidig efterspørgsel, så virksomheden kunne planlægge sin produktion og lagerstyring mere effektivt. Denne proaktive tilgang gjorde det muligt for virksomheden at holde sig foran konkurrenterne og opnå bæredygtig vækst.

Konklusion

Brugen af AI i specialgrafik går ud over generativt design og automatisering. Udnyttelse af AI til at analysere eksisterende data vil afdække skjulte mønstre. Med disse afslørede mønstre kan virksomheder få en dybere forståelse af markedsforhold, kundeadfærd og driftseffektivitet.

Denne indsigt afslører ukendte konkurrencefordele og gør det muligt for virksomheder at træffe datadrevne beslutninger med en høj grad af tillid. Efterhånden som branchen fortsætter med at udvikle sig, vil integrationen af AI utvivlsomt spille en afgørende rolle i at drive innovation og vækst inden for specialgrafik.

For at opdage det nyeste indhold, der dækker en lang række sektorer, herunder AI, serigrafi og automatisering, skal du tilmelde dig FESPA’s gratis månedlige nyhedsbrev FESPA World, der findes på engelsk, spansk og tysk.