Mark Coudray sa delí o to, ako AI začína mať zásadný vplyv na špecializovanú grafiku, najmä pokiaľ ide o sieťotlač a veľkoformátovú tlač.

Umelá inteligencia (AI) sa stala módnym slovom v rôznych priemyselných odvetviach, pričom jej aplikácie siahajú ďaleko za oblasť dizajnu a automatizácie. Jedným z konkrétnych odvetví, kde AI začína mať významný vplyv, je špeciálna grafika, konkrétne sieťotlač a veľkoformátová tlač.

Zatiaľ čo používanie generatívnej umelej inteligencie na vytváranie návrhov a automatizáciu procesov je už populárne, existuje hlbší, transformatívnejší potenciál vo využívaní umelej inteligencie na odhaľovanie skrytých vzorcov v existujúcich údajoch. To môže poskytnúť neodhalené konkurenčné výhody, podobne ako nájdenie maskovaného lovca v kroví aktuálnych trhových podmienok.

Súčasná situácia v oblasti špeciálnej grafiky

Sieťotlač a veľkoformátová tlač sú neoddeliteľnou súčasťou mnohých priemyselných odvetví vrátane reklamy, módy a výroby. Tieto odvetvia sa tradične vo veľkej miere spoliehajú na manuálne procesy a ľudskú intuíciu. Integrácia digitálnych technológií otvorila nové možnosti efektívnosti a inovácií. Napriek týmto technickým pokrokom v oblasti zobrazovania väčšina podnikov zatiaľ nevyužíva potenciál umelej inteligencie pri analýze a interpretácii komplexných súborov údajov, ktoré môžu viesť k využiteľným poznatkom.

Za hranicami generatívnej umelej inteligencie: sila dátovej analýzy

Generatívna AI, ktorá zahŕňa vytváranie nového obsahu na základe existujúcich údajov, má svoje výhody. Skutočný potenciál umelej inteligencie v špecializovanej grafike spočíva v jej schopnosti nájsť vzory a v rámci údajov. Skutočnou hodnotou je odhaľovanie skrytých vzorov v rámci analyzovaných údajov. To možno považovať za objavovanie druhého, tretieho a štvrtého rádu. Tieto vzory môžu odhaliť kritické poznatky o podmienkach na trhu, správaní zákazníkov a prevádzkovej efektívnosti, ktoré nie sú voľným okom a náhodným pozorovateľom takmer nikdy zjavné.

Považujte napríklad les údajov opisujúcich činnosť zákazníka za husté porasty. V tejto húštine sa nachádzajú skryté vzory, ktoré predstavujú neodhalené konkurenčné výhody. Týmito vzorcami môžu byť predajné aktivity zákazníkov (opakovanosť, frekvencia a hodnota, ) udržanie zákazníkov, miera odchodu, metriky rastu a celoživotná hodnota zákazníka v čase.

Pomocou správnej umelej inteligencie môžu podniky tieto vzorce odhaliť s vysokou mierou presnosti a pomocou prediktívnej analýzy predpovedať budúce zmeny s mierou spoľahlivosti 95 % až 99 % a veľmi nízkou chybovosťou. To sa premieta do vysokej miery presnosti.

Identifikácia skrytých vzorov v údajoch o zákazníkoch

Jednou z najvýznamnejších výhod používania umelej inteligencie v špecializovanej grafike je jej schopnosť analyzovať údaje o zákazníkoch s cieľom identifikovať trendy a vzory, ktoré nie sú okamžite viditeľné. Napríklad predajná aktivita zákazníkov v priebehu rokov sa môže spočiatku javiť ako náhodné výkyvy. Použitím algoritmov AI však môžu podniky odhaliť vzory, ktoré naznačujú mieru udržania zákazníkov, mieru odchodu alebo úbytku zákazníkov a ukazovatele rastu.

S vysokou mierou presnosti sa dá použiť aj na predpovedanie toho, ako predaj zákazníkov medziročne klesá a rastie. Je veľmi ťažké to rozpoznať, pokiaľ neporovnávate vzorce mnohých zákazníkov v priebehu času.

Udržanie a odchod zákazníkov: AI dokáže analyzovať historické údaje o predaji a identifikovať, ktorí zákazníci pravdepodobne zostanú lojálni a ktorým hrozí odchod. Pochopením týchto vzorcov môžu podniky zaviesť cielené stratégie na udržanie zákazníkov s cieľom znížiť ich odchod a zlepšiť ich lojalitu.

Medziročný nárast zákazníkov: AI môže podnikom pomôcť sledovať trendy rastu zákazníkov v jednotlivých rokoch a identifikovať, ktoré segmenty rastú a ktoré klesajú. Tieto informácie môžu usmerniť marketingové a predajné stratégie tak, aby sa zamerali na oblasti s vysokým rastom. To má výrazný vplyv na ziskovosť a náklady na získanie zákazníka (CAC).

Hodnota celoživotného zákazníka (LCV): AI dokáže vypočítať celoživotnú hodnotu zákazníkov v priebehu času, čím poskytuje prehľad o dlhodobej ziskovosti rôznych segmentov zákazníkov. Tieto informácie možno využiť na prispôsobenie marketingového úsilia a ponuky produktov tak, aby sa maximalizovala hodnota LCV.

Poznatky získané z tejto analýzy sú veľmi užitočné pri určovaní toho, ako sa rast hodnoty celoživotného zákazníka mení v jednotlivých rokoch. Nejde o rovnomerný rast a v niektorých rokoch sa vyskytujú veľmi predvídateľné nulové hodnoty alebo straty hodnoty.

Zvyšovanie prevádzkovej efektívnosti

Okrem analýzy údajov o zákazníkoch možno umelú inteligenciu využiť aj na zvýšenie prevádzkovej efektívnosti. Analýzou výrobných údajov môže AI identifikovať neefektívnosť a navrhnúť zlepšenia, ktoré môžu viesť k úspore nákladov a zvýšeniu produktivity.

Prediktívna údržba: Umelá inteligencia dokáže monitorovať výkon zariadenia a predpovedať, kedy je potrebná údržba, čím sa skracujú prestoje a predchádza sa nákladným poruchám.

Optimalizácia dodávateľského reťazca: Umelá inteligencia dokáže analyzovať údaje o dodávateľskom reťazci s cieľom identifikovať úzke miesta a optimalizovať riadenie zásob, čím sa zabezpečí, že materiál bude k dispozícii v čase, keď je potrebný, bez toho, aby sa vytvárali nadmerné zásoby.

Optimalizácia procesov: Umelá inteligencia dokáže analyzovať výrobné procesy a návrh pracovných postupov s cieľom identifikovať oblasti, v ktorých je možné zvýšiť efektívnosť. Medzi príklady patrí zníženie odpadu, optimalizácia rýchlosti tlače, identifikácia súvisiacich sadzieb a obmedzení kritickej cesty.

Konkurenčná výhoda prostredníctvom prediktívnej analýzy

Jednou z najvýkonnejších aplikácií umelej inteligencie v špecializovanej grafike je jej schopnosť využívať prediktívnu analýzu na predpovedanie budúcich trendov s vysokou mierou spoľahlivosti. Analýzou historických, porovnávacích údajov a identifikáciou skrytých vzorcov dokáže AI presne predpovedať budúce trhové príležitosti, príležitosti pre zákazníkov a prevádzkovú výkonnosť.

Trendy na trhu: AI dokáže analyzovať údaje o trhu s cieľom modelovať a predpovedať budúce trendy, čím pomáha podnikom udržať si náskok pred konkurenciou tým, že predvída zmeny v dopyte a podľa toho upravuje svoje stratégie.

Dopyt po predaji: Umelá inteligencia dokáže využiť historické údaje o predaji na predpovedanie budúceho predaja, čím pomáha podnikom efektívnejšie plánovať výrobu a riadenie zásob. V prípade veľkých programov použite na testovanie dopytu na trhu postup Design of Experiment (DOE). Konečné výrobné množstvá sa škálujú na základe spoľahlivosti a chybovosti z testovacej vzorky. Cieľom tohto prístupu je maximalizovať potenciál na základe skutočne preukázaného dopytu na trhu.

Riadenie rizík: Umelá inteligencia dokáže analyzovať rôzne rizikové faktory, ako sú ekonomické ukazovatele a trhové trendy, predvídať zníženie potenciálnych rizík a pomáhať podnikom pri vytváraní stratégií na ich zmiernenie. Použitie výpočtov dôveryhodnosti a chybovosti znižuje riziko a maximalizuje návratnosť pre koncového používateľa.

Prípadová štúdia: Umelá inteligencia v širokouhlej tlači

Na ilustráciu transformačného potenciálu umelej inteligencie v oblasti špeciálnej grafiky uveďme prípadovú štúdiu v oblasti veľkoformátovej tlače. Spoločnosť špecializujúca sa na širokoformátovú tlač použila AI na analýzu údajov o svojich zákazníkoch a identifikáciu vzorcov, ktoré neboli okamžite zrejmé.

Aplikáciou algoritmov umelej inteligencie na historické údaje o predaji spoločnosť zistila, že niektoré segmenty zákazníkov majú vyššiu mieru udržania a celoživotnú hodnotu ako iné. Zistili tiež, že určité oblasti trhu alebo medzery majú nezvyčajne vysokú ziskovosť a udržanie zákazníkov v priebehu času. Tieto informácie umožnili spoločnosti zamerať svoje marketingové úsilie na tieto segmenty s vysokou hodnotou, čo viedlo k zvýšeniu lojality zákazníkov, nižším nákladom na získanie zákazníka a vyšším príjmom z týchto zákazníkov a trhových segmentov.

Okrem toho spoločnosť využila umelú inteligenciu na optimalizáciu svojich výrobných procesov. Analýza výrobných údajov pomocou špecifického modelu AI identifikovala neefektívnosť a obmedzenia v pracovnom procese tlače a navrhla zlepšenia, ktoré znížili plytvanie a zvýšili produktivitu. V dôsledku toho spoločnosť dokázala znížiť náklady a zlepšiť celkovú prevádzkovú efektívnosť.

Nakoniec spoločnosť použila prediktívnu analýzu na predpovedanie trendov zákazníkov a predaja. Analýzou historických údajov a identifikáciou skrytých vzorcov AI poskytla presné predpovede budúceho dopytu, čo spoločnosti umožnilo efektívnejšie plánovať výrobu a riadenie zásob. Tento proaktívny prístup umožnil spoločnosti udržať si náskok pred konkurenciou a dosiahnuť udržateľný rast.

Záver

Využitie umelej inteligencie v špeciálnej grafike presahuje rámec generatívneho dizajnu a automatizácie. Využitie AI na analýzu existujúcich údajov odhalí skryté vzory. Vďaka týmto odhaleným vzorcom môžu podniky získať hlbšie pochopenie trhových podmienok, správania zákazníkov a prevádzkovej efektívnosti.

Tieto poznatky odhaľujú neznáme konkurenčné výhody a umožňujú podnikom prijímať rozhodnutia založené na údajoch s vysokou mierou istoty. Keďže odvetvie sa naďalej vyvíja, integrácia umelej inteligencie bude nepochybne zohrávať kľúčovú úlohu pri podpore inovácií a rastu v oblasti špeciálnej grafiky.

Ak sa chcete dozvedieť o najnovšom obsahu, ktorý pokrýva širokú škálu odvetví vrátane umelej inteligencie, sieťotlače a automatizácie, prihláste sa na odber bezplatného mesačného bulletinu FESPA World, ktorý je k dispozícii v angličtine, španielčine a nemčine.