6 سوال هوش مصنوعی باید بتواند پاسخ دهد – یا این بی فایده است

“ما به 1000 سرب نیاز داریم – آیا ما در هدف هستیم؟”

به نظر می رسد یک سوال ساده در تجارت است ، اما برای بسیاری از تیم ها ، رسیدن به یک پاسخ نیاز به ساعت ها حفر از طریق پرونده های دستی و صفحه گسترده ، جمع آوری داده ها از سیستم های فردی و کشف جایی که اطلاعات در بخش های خاموش وجود دارد ، کشف می شود.

این تنها در مورد یافتن داده های مناسب و جمع آوری آن نیست – دانستن اینکه آیا یک تیم به سمت اهداف خود در مسیر است ، تجزیه و تحلیل می کند تا درک کند که داده ها در واقع چه معنایی دارند. این امر به یک سطح تخصص و آموزش نیاز دارد که بیشتر کارمندان ، خارج از دانشمندان داده ، ندارند.

در نتیجه ، بسیاری از شرکت ها اکنون در حال تکیه دادن به هوش مصنوعی هستند تا این شکاف را برطرف کنند.

کارمندان می توانند برای کشیدن داده های مربوطه ، تجزیه و تحلیل روندها ، مقایسه پیشرفت های فعلی با اهداف تجاری ، به هوش مصنوعی تکیه کنند و توصیه هایی را در مورد آنچه در آینده انجام می دهند – همه بدون هیچ تجربه تجزیه و تحلیل داده های قبلی ارائه دهند. و از آنجا که همه خودمختار است ، هوش مصنوعی می تواند پیشرفت را در زمان واقعی پیگیری کند و هرگونه کمبود یا سد های بالقوه را در هنگام وقوع شناسایی کند.

با هوش مصنوعی ، تیم ها می توانند به سرعت پیشرفت خود را به سمت اهداف شناسایی کرده و تصمیمات آگاهانه ای در مورد آنچه در کنار آن انجام می دهند برای تأثیرگذاری در تجارت ، تصمیم بگیرند.

با Slingshot-پلت فرم مدیریت کار با داده های هوش مصنوعی ما-ما داده ها را در مرکز هر سازمان قرار می دهیم و تیم ها را قادر می سازیم تا به سرعت تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها را انجام دهند تا آنها بتوانند فوراً کار کنند. از آنجا که تمام داده های یک شرکت در یک مکان قرار دارد ، هوش مصنوعی می تواند به تمام داده های مورد نیاز خود دسترسی پیدا کند – دقیقاً در صورت نیاز به آن – بنابراین تیم ها می توانند با شرایط ساده و تجاری سؤال کنند و در ثانیه پاسخ دریافت کنند. این تجزیه و تحلیل AI محور باعث می شود تا ساعت ها در جستجوی داده ها از طریق داده ها و ورود به سیستم ها ، بنابراین آنها می توانند بر روی ایجاد ارزش درایو داده خود برای تجارت تمرکز کنند.

اگر هوش مصنوعی این بینش ها را ارائه نمی دهد ، این نشانه این است که تیم ها باید داده های تغذیه شده از آن را بررسی کنند ، پشته فنی یا کارمندان Upskill خود را مرور کنند – در غیر این صورت ، آنها از پتانسیل کامل AI استفاده نمی کنند.

در اینجا پنج سؤال دیگر وجود دارد که تیم ها باید اطمینان حاصل کنند که هوش مصنوعی آنها آماده رسیدگی است.

مرتبط: دو سوم مشاغل کوچک در حال حاضر از هوش مصنوعی استفاده می کنند-در اینجا نحوه دریافت حتی بیشتر از آن آورده شده است

1. کدام KPI ها کم تحرک هستند و نیاز به توجه دارند؟

شاخص های کلیدی عملکرد – یا KPI – برای درک چگونگی عملکرد یک شرکت عملیات خود و هدف قرار دادن اهداف خود مهم هستند. تیم ها غالباً وقت خود را صرف بررسی معیارهای فردی ، مانند ترافیک وب سایت یا تعداد مشتری های خود می کنند ، اما این بدان معنی است که در رابطه با اهداف شرکت بزرگتر بسیار کم است. در عوض ، آنها باید KPI هایی مانند “افزایش ترافیک وب سایت را 5 ٪” یا “افزایش کاربران فعال ماهانه یک محصول 10 ٪” ایجاد کنند تا در برابر اهداف تجاری بزرگتر پیگیری کنند.

بیشتر اوقات ، ردیابی KPI ها به بسیاری از بخش ها و فرآیندهای تجاری مختلف نیاز به نگاهی کامل دارند. و آنها نیاز به بررسی منظم دارند تا از هرگونه سد راه جلوگیری کنند و هم به عنوان استراتژی یک شرکت در زمان واقعی تکامل یابد.

تیم ها می توانند چندین منبع داده را برای محاسبه KPI ها در زمان واقعی با هوش مصنوعی جمع کنند. این به آنها امکان می دهد فوراً ببینند که آیا آنها با KPI های خود پیگیری می کنند – و اگر اینطور نیستند ، هوش مصنوعی می تواند اقدامات را برای بهبود آنها توصیه کند.

2. مشخصات مشتری ایده آل ما چیست – و چگونه تغییر می کند؟

تیم های برو به بازار قصد دارند تا روی چشم اندازهای متناسب خود تمرکز کنند ، زیرا آنها به احتمال زیاد محصولات خود را خریداری می کنند. با این حال ، بسیاری از آنها به شخصیت های منسوخ یا غرایز روده خود در مورد اولویت بندی تلاش های خود متکی هستند. هوش مصنوعی می تواند داده های CRM ، استفاده از محصول را تجزیه و تحلیل کند و بلیط های پشتیبانی را برای کشف روندهای نوظهور در رفتار ، احساسات و فرزندخواندگی که روزها طول می کشد تا به صورت دستی سطح شود ، تجزیه و تحلیل کند. با این بینش ها ، تیم ها می توانند مشخصات مشتری ایده آل خود را شناسایی کنند ، هدف قرار دهند ، پیام رسانی را شخصی سازی کنند و استراتژی رفتن به بازار خود را برای هدایت موفقیت اصلاح کنند.

مرتبط: AI می تواند بینش جدیدی در مورد مشتریان خود برای ارزان به شما ارائه دهد. در اینجا نحوه ساخت آن برای شما آورده شده است.

3. نرخ پذیرش ویژگی ما توسط بخش کاربر چیست؟

تیم های محصول ، به طور خاص در فناوری ، به احتمال زیاد می دانند که از کدام ویژگی ها بیشتر مورد استفاده قرار می گیرد و چه تعداد کاربران را در هر ماه انجام می دهند – اما آنها اغلب برای تجزیه این استفاده براساس نوع ، صنعت یا عقل تلاش می کنند. حتی وقتی این داده ها وجود دارد ، مرتب سازی دستی از طریق آن می تواند ساعت ها طول بکشد – یا حتی روزها ، درک آنچه کار می کند ، چه چیزی نیست و کاربران واقعاً از محصول سود می برند ، دشوار است.

این عدم وضوح می تواند منجر به هدر رفتن زمان و منابع مربوط به ویژگی هایی شود که سوزن را برای مشتریان اصلی جابجا نمی کند. با وجود ابزارهای دارای هوش مصنوعی ، تیم ها می توانند به طور خودکار کاربران را بر اساس رفتار ، نقش ، اندازه شرکت ، استفاده از مورد و موارد دیگر تقسیم کنند و فوراً روند اتخاذ سطح را در این بخش های کلیدی قرار دهند. این امر تیم ها را قادر می سازد تا روی ویژگی های ساختمانی که بیشترین ارزش را به کاربران مناسب ارائه می دهند ، بهینه سازی کنند تا پذیرش محصول و رضایت مشتری را بهینه کنند.

4. کدام یک از اعضای تیم بیش از حد بارگذاری شده اند و این چه تاثیری در جدول زمانی پروژه ما دارد؟

عدم تعادل بار کار یکی از رایج ترین دلایلی است که پروژه ها در آن عقب می افتند. در محیط های کاری سریع و کاربردی ، برای برخی از کارمندان آسان است که احساس بیش از حد بارگذاری کنند در حالی که برخی دیگر مورد استفاده قرار نمی گیرند. در حالی که بسیاری از مدیران سعی می کنند زبانه هایی را که در صفحه هر کارمند قرار دارد و چه کسی در ظرفیت است ، نگه دارند ، بدون دید چشم پرنده به یک تیم یا بخش کامل دشوار است.

هوش مصنوعی می تواند تکالیف کار ، تاریخ های مقرر ، وظایف متقاطع و به روزرسانی پروژه را به الگوهای مشخصی که ممکن است کارمندان یا مدیران از دست دهند ، تجزیه و تحلیل کند-مانند جدول زمانی غیرواقعی ، شکاف منابع یا وابستگی هایی که در حال نگه داشتن چیزها هستند. با این بینش ، تیم ها می توانند بار کار را دوباره تعادل برقرار کنند ، قبل از تأخیر در مارپیچ ، دوره صحیح را اصلاح کرده و پروژه ها را با کارآمدتر نگه می دارند.

مرتبط: چگونه می توان تجارت کوچک خود را برای موج بعدی نوآوری هوش مصنوعی آماده کرد

5. چگونه باید بودجه سه ماهه بعدی و سه ماهه بعدی را برای رشد رشد اختصاص دهیم؟

در حالی که بسیاری از مشاغل برای ارزیابی عملکرد به عقب نگاه می کنند ، هوش مصنوعی می تواند به آینده کمک کند. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل بینش هایی مانند داده های فروش تاریخی ، عملکرد بازاریابی ، پذیرش کاربر و استفاده از منابع ، می تواند توصیه هایی را در مورد اختصاص بودجه و مبلغ ارائه دهد. هوش مصنوعی می تواند بیشترین بازده را از کجا بدست می آورد ، جایی که سرمایه گذاری اضافی می تواند سودمند باشد – و جایی که می توان به عقب برگردد. این ممکن است به معنای دو برابر شدن در یک کانال بازاریابی با تبدیل بالا ، سرمایه گذاری در پشتیبانی بیشتر از فروش یا کاهش تمرکز روی یک محصول یا ویژگی خاص باشد.

کارمندان نباید ساعت ها در حفر داده ها صرف کنند و یا سعی در درک این موضوع داشته باشند. درعوض ، هوش مصنوعی باید بتواند دید فوری را در آنچه کار می کند ، چه چیزی به توجه نیاز دارد و به کجا می توان با سؤالات ساده به آنجا رفت. این نوع وضوح تصمیمات بهتری را پیش می برد – و نتایج بهتری.