Mark Coudray dijeli kako umjetna inteligencija počinje imati ključan utjecaj na specijaliziranu grafiku, posebno u pogledu sitotiska i tiska velikog formata.
Umjetna inteligencija (AI) postala je popularan pojam u raznim industrijama, a njezina primjena proteže se daleko izvan područja dizajna i automatizacije. Jedan poseban sektor u kojem AI počinje imati značajan utjecaj je specijalizirana grafika, posebno sitotisak i tisak velikog formata.
Iako je korištenje generativne umjetne inteligencije za stvaranje dizajna i automatizaciju procesa već popularno, postoji dublji, transformativniji potencijal u korištenju umjetne inteligencije za otkrivanje skrivenih obrazaca unutar postojećih podataka. To može pružiti neotkrivene konkurentske prednosti, slično pronalaženju kamufliranog lovca u grmlju trenutnih tržišnih uvjeta.
Trenutni krajolik specijalizirane grafike
Sitotisak i tisak velikog formata sastavni su dio mnogih industrija, uključujući oglašavanje, modu i proizvodnju. Tradicionalno su se ovi sektori uvelike oslanjali na ručne procese i ljudsku intuiciju. Integracija digitalnih tehnologija otvorila je nove putove za učinkovitost i inovacije. Unatoč ovim tehničkim napretcima u području snimanja, većina tvrtki još uvijek ne iskorištava potencijal umjetne inteligencije u analizi i tumačenju složenih skupova podataka koji mogu dovesti do praktičnih uvida.
Više od generativne umjetne inteligencije: Moć analize podataka
Generativna umjetna inteligencija, koja uključuje stvaranje novog sadržaja na temelju postojećih podataka, ima svoje prednosti. Pravi potencijal umjetne inteligencije u specijaliziranoj grafici leži u njezinoj sposobnosti pronalaženja obrazaca unutar podataka. Prava vrijednost je otkrivanje skrivenih obrazaca unutar analiziranih podataka. To se može smatrati otkrivanjem drugog, trećeg i četvrtog reda. Ovi obrasci mogu otkriti ključne uvide u tržišne uvjete, ponašanje kupaca i operativnu učinkovitost, koji gotovo nikada nisu vidljivi golom oku i slučajnom promatraču.
Na primjer, razmotrite šumu podataka koja opisuje aktivnost kupaca kao gusto grmlje. Unutar tog grmlja postoje skriveni obrasci koji predstavljaju neotkrivene konkurentske prednosti. Ti obrasci mogu biti prodajna aktivnost kupaca (nedavnost, učestalost i vrijednost), zadržavanje kupaca, stope odljeva kupaca, metrike rasta i doživotna vrijednost kupca tijekom vremena.
Korištenjem prave umjetne inteligencije, tvrtke mogu otkriti te obrasce s visokim stupnjem točnosti i koristiti prediktivnu analitiku za predviđanje budućih promjena s razinom pouzdanosti između 95% i 99% i vrlo niskom marginom pogreške. To se prevodi u visok stupanj točnosti.
Identificiranje skrivenih obrazaca u podacima o kupcima
Jedna od najznačajnijih prednosti korištenja umjetne inteligencije u specijaliziranoj grafici je njezina sposobnost analize podataka o kupcima kako bi se identificirali trendovi i obrasci koji nisu odmah vidljivi. Na primjer, prodajna aktivnost kupaca tijekom godina u početku se može činiti kao nasumične fluktuacije. Međutim, primjenom algoritama umjetne inteligencije, tvrtke mogu otkriti obrasce koji ukazuju na stope zadržavanja kupaca, stope odljeva ili osipanja kupaca te metrike rasta.
Također se može koristiti s visokim stupnjem točnosti za predviđanje opadanja i rasta prodaje kupaca iz godine u godinu. Vrlo je teško to prepoznati osim ako ne usporedite obrasce mnogih kupaca tijekom vremena.
Zadržavanje i odljev kupaca: Umjetna inteligencija može analizirati povijesne podatke o prodaji kako bi utvrdila koji će kupci vjerojatno ostati lojalni, a koji su u opasnosti od odljeva. Razumijevanjem ovih obrazaca, tvrtke mogu implementirati ciljane strategije zadržavanja kako bi smanjile odljev i poboljšale lojalnost kupaca.
Rast broja kupaca iz godine u godinu: Umjetna inteligencija može pomoći tvrtkama da prate trendove rasta broja kupaca iz godine u godinu, identificirajući koji segmenti rastu, a koji padaju. Ove informacije mogu voditi marketinške i prodajne strategije da se usredotoče na područja s visokim rastom. To ima dramatičan utjecaj na profitabilnost i trošak akvizicije kupaca (CAC).
Doživotna vrijednost kupca (LCV): Umjetna inteligencija može izračunati doživotnu vrijednost kupaca tijekom vremena, pružajući uvid u dugoročnu profitabilnost različitih segmenata kupaca. Ove informacije mogu se koristiti za prilagođavanje marketinških napora i ponude proizvoda kako bi se maksimizirala LCV.
Uvidi dobiveni ovom analizom vrlo su korisni u određivanju kako se rast doživotne vrijednosti kupca razlikuje po godinama. To nije ujednačen rast i u određenim godinama dolazi do vrlo predvidljivih nultih vrijednosti ili gubitka vrijednosti.
Povećanje operativne učinkovitosti
Osim analize podataka o kupcima, umjetna inteligencija može se koristiti i za poboljšanje operativne učinkovitosti. Analizom podataka o proizvodnji, umjetna inteligencija može prepoznati neučinkovitosti i predložiti poboljšanja koja mogu dovesti do uštede troškova i povećanja produktivnosti.
Prediktivno održavanje : Umjetna inteligencija može pratiti performanse opreme i predvidjeti kada je potrebno održavanje, smanjujući zastoje i sprječavajući skupe kvarove.
Optimizacija lanca opskrbe : Umjetna inteligencija može analizirati podatke o lancu opskrbe kako bi identificirala uska grla i optimizirala upravljanje zalihama, osiguravajući da su materijali dostupni kada je to potrebno bez prevelikih zaliha.
Optimizacija procesa: Umjetna inteligencija može analizirati proizvodne procese i dizajn tijeka rada kako bi identificirala područja u kojima se učinkovitost može poboljšati. Primjeri uključuju smanjenje otpada, optimizaciju brzine ispisa, identifikaciju povezanih stopa i ograničenja kritičnog puta.
Konkurentska prednost kroz prediktivnu analitiku
Jedna od najmoćnijih primjena umjetne inteligencije u specijaliziranoj grafici je njezina sposobnost korištenja prediktivne analitike za predviđanje budućih trendova s visokim stupnjem pouzdanosti. Analizom povijesnih, komparativnih podataka i identificiranjem skrivenih obrazaca, umjetna inteligencija može dati točna predviđanja o budućim tržišnim prilikama, prilikama za kupce i operativnim performansama.
Trendovi na tržištu: Umjetna inteligencija može analizirati podatke na tržištu kako bi modelirala i predvidjela buduće trendove, pomažući tvrtkama da ostanu ispred konkurencije predviđanjem promjena u potražnji i prilagođavanjem svojih strategija u skladu s tim.
Potražnja za prodajom: Umjetna inteligencija može koristiti povijesne podatke o prodaji za predviđanje buduće prodaje, pomažući tvrtkama da učinkovitije planiraju proizvodnju i upravljanje zalihama. Za velike programe koristite praksu dizajna eksperimenta (DOE) za testiranje potražnje na tržištu. Konačne količine proizvodnje skaliraju se na temelju pouzdanosti i margine pogreške iz testnog uzorka. Ovaj pristup ima za cilj maksimizirati potencijal na temelju stvarne demonstrirane potražnje na tržištu.
Upravljanje rizicima: Umjetna inteligencija može analizirati različite čimbenike rizika, poput ekonomskih pokazatelja i tržišnih trendova, kako bi predvidjela, smanjila potencijalne rizike i pomogla tvrtkama u razvoju strategija za njihovo ublažavanje. Korištenje izračuna pouzdanosti i margine pogreške smanjuje rizik i maksimizira povrat za krajnjeg korisnika.
Studija slučaja: Umjetna inteligencija u tisku širokog formata
Kako bismo ilustrirali transformativni potencijal umjetne inteligencije u specijaliziranoj grafici, razmotrimo studiju slučaja u tisku velikog formata. Tvrtka specijalizirana za tisak velikog formata koristila je umjetnu inteligenciju za analizu podataka o svojim kupcima i prepoznavanje obrazaca koji nisu bili odmah vidljivi.
Primjenom AI algoritama na povijesne podatke o prodaji, tvrtka je otkrila da određeni segmenti kupaca imaju veće stope zadržavanja kupaca i doživotne vrijednosti od drugih. Također su otkrili da određena tržišta ili nišne oblasti imaju neuobičajeno visoku profitabilnost i zadržavanje kupaca tijekom vremena. Ove informacije omogućile su tvrtki da usmjeri svoje marketinške napore na te segmente visoke vrijednosti, što je rezultiralo povećanom lojalnošću kupaca, nižim troškovima akvizicije kupaca i većim prihodima od tih kupaca i tržišnih segmenata.
Osim toga, tvrtka je koristila umjetnu inteligenciju za optimizaciju svojih proizvodnih procesa. Analizirajući podatke o proizvodnji pomoću specifičnog modela umjetne inteligencije, identificirane su neučinkovitosti i ograničenja u tijeku ispisa te su predložena poboljšanja koja su smanjila otpad i povećala produktivnost. Kao rezultat toga, tvrtka je uspjela smanjiti troškove i poboljšati svoju ukupnu operativnu učinkovitost.
Konačno, tvrtka je koristila prediktivnu analitiku za predviđanje trendova kupaca i prodaje. Analizom povijesnih podataka i identificiranjem skrivenih obrazaca, umjetna inteligencija pružila je točna predviđanja o budućoj potražnji, omogućujući tvrtki da učinkovitije planira proizvodnju i upravljanje zalihama. Ovaj proaktivni pristup omogućio je tvrtki da ostane ispred konkurencije i postigne održivi rast.
Zaključak
Korištenje umjetne inteligencije u specijaliziranoj grafici nadilazi generativni dizajn i automatizaciju. Korištenje umjetne inteligencije za analizu postojećih podataka otkrit će skrivene obrasce. S tim otkrivenim obrascima, tvrtke mogu steći dublje razumijevanje tržišnih uvjeta, ponašanja kupaca i operativne učinkovitosti.
Ovi uvidi otkrivaju neotkrivene konkurentske prednosti i omogućuju tvrtkama donošenje odluka temeljenih na podacima s visokim stupnjem pouzdanja. Kako se industrija nastavlja razvijati, integracija umjetne inteligencije nesumnjivo će igrati ključnu ulogu u poticanju inovacija i rasta u specijaliziranoj grafici.
Kako biste otkrili najnoviji sadržaj koji pokriva širok raspon sektora, uključujući umjetnu inteligenciju , sitotisak i automatizaciju, prijavite se za besplatni mjesečni bilten FESPA World dostupan na engleskom, španjolskom i njemačkom jeziku.