Kunstmatige intelligentie (AI) is geëvolueerd vanuit het streven om machines te laten denken als mensen. Tegenwoordig gebruiken bedrijven in allerlei sectoren AI-toepassingen om specifieke doelen te bereiken. Dit vanwege het vermogen om gegevens om te zetten in nuttige en waardevolle informatie. Deze evolutie heeft ons geleid van het gebruik van informatie vanuit een voorspellend standpunt naar een gewenst model, waarbij informatie wordt geïnterpreteerd door intelligentie toe te passen.
Machine Learning
Machine Learning (ML) is een AI-toepassing die de mogelijkheid biedt om autonoom te leren. Dit kan door de wetenschappelijke studie van algoritmen en statistische modellen, die in staat zijn om automatisch te verbeteren op basis van ervaring. Deze modellen kunnen dus verbeteringen aanbrengen zonder expliciet te worden geprogrammeerd.
Mensachtige kenmerken
In de loop van de tijd is AI geëvolueerd en hebben machines mensachtige kenmerken gekregen, zoals taalinterpretatie door middel van scripts die alle beschikbare informatie analyseren. AI stelt ons in staat om talen te identificeren, teksten en sentimenten te analyseren en te leren van interacties in bedrijfsprocessen. AI heeft ook visuele herkenningsmogelijkheden gekregen met algoritmen voor datavisualisatie en intelligente interpretatie. Dankzij ‘transcript’-conversie kunnen we gesprekken interpreteren, gesprekstonen identificeren en individuen herkennen. Ten slotte bereiken we door gebruik te maken van taalinterpretatie, spraak of afbeeldingen het prescriptieve model, dankzij de mogelijkheid om intelligente aanbevelingen te genereren op basis van verworven kennis. Machines helpen ons te begrijpen wat er gebeurt en voorspellen ook de toekomst, zodat we de beste zakelijke beslissingen kunnen nemen.
Wat is er mogelijk met AI-toepassingen
Klantinzichten: We kunnen alle klantinformatie verzamelen via elk verkoop- of communicatiekanaal: POS, CRM, sociale media enz. Zodra we alle gecentraliseerde informatie hebben, creëren we unieke en verrijkte klantprofielen met AI en op maat gemaakte algoritmen. Het bouwen van een unieke customer repository, ook wel een Customer Data Platform genoemd, vertegenwoordigt de customer experience repository.
Marketing: AI verbetert marketingdoelstellingen door het kanaal en de inhoud te selecteren die de conversieresultaten verbeteren: winkelwagentjes, kansen, klantenwerving. Het is mogelijk om een reeks doelstellingen te definiëren voor het systeem om met behulp van AI deze doelstellingen te bereiken. Het verbetert de open rates door het gedrag van klanten te analyseren en de beste tijd te identificeren om individueel een bericht te verzenden. Het systeem bevat ook een ‘Spamcheck’ om de inhoud van het bericht te analyseren en een algoritme voor het risico op spaminvoer te creëren om ervoor te zorgen dat het bij zoveel mogelijk klanten wordt afgeleverd.
AI biedt hyperpersonalisatie; We kunnen product- en serviceaanbevelingen sturen die per klant verschillen op het juiste moment, in realtime en met 100% gepersonaliseerde inhoud.
Verkoop: AI is ook volledig geïntegreerd met het verkoopgedeelte. Het systeem stelt verschillende berekeningen voor leadconversiescores voor en biedt via zijn algoritme interpretaties van informatie, waardoor gegevens in detail worden verrijkt en vertaald in echte zakelijke kansen. Het biedt ook segmentatieberekeningen; op tekst en spraak gebaseerde activiteitssuggesties, de AI transcribeert het gesprek en identificeert trefwoorden waarmee we KPI’s en verkoopprognoses kunnen vaststellen op basis van belangrijke trends.
Klantenservice: Het stelt ons in staat om een intelligente assistent te hebben die waarde toevoegt aan teams door middel van door AI gegenereerde suggesties met behulp van realtime contextuele signalen om vergelijkbare cases of kennisartikelen aan te bevelen, zonder handmatig naar informatie te zoeken. Virtuele agenten of chatbots bieden realtime vertaling en transcriptie als spraak is verbonden met sentimentherkenning en natuurlijke taal, dankzij AI leren ze van context en geven ze antwoorden. Ze begrijpen real-time klantinteracties en analyseren het gegenereerde sentiment.
Data-analyse en toegepaste datawetenschap op commerciële gespreksopnames bieden een veel breder beeld. Het maakt het mogelijk om te begrijpen waar klanten het over hebben. Je kunt hiermee ook verkoop- of trainingsstrategieën ontwerpen met informatie over trefwoorden, merken, concurrenten, pauzes, gespreksduur, enz. AI-functionaliteiten detecteren opkomende trends en automatiseringsmogelijkheden in verschillende interactiekanalen en bronnen voor kennisbeheer om de service te verbeteren.
Power AI Builder en Machine Learning: Via Power Platform kunnen we algoritmen aanpassen en onze eigen voorspellingen definiëren op basis van organisatiedoelen. Met Power AI Builder is het mogelijk om intelligentie in toepassingen op te nemen en inzichten te verkrijgen door aangepaste AI-modellen te maken in Power Apps. AI kan potentiële aankoopwaarden en zakelijke kansen voorspellen en objecten detecteren door middel van grafische interpretatie van afbeeldingen.
Aangepaste machine learning door middel van datawetenschap om modellen voor aankoopgeneigdheid te bouwen en te evalueren, zoals klantretentiemodellen vanuit een volledig aangepast perspectief, waarbij de ontwikkelingscurve, klantloyaliteit en retentie als doel worden verbeterd.
Kunstmatige intelligentie is alomtegenwoordig; Het potentieel is immens en omvat alle facetten van het dagelijks leven, zoals de mogelijkheden om de efficiëntie in organisaties te verhogen of klantervaringen te verbeteren. Microsoft Dynamics 365 gebruikt AI als een fundamenteel ingrediënt om de vaardigheden van gebruikers te verbeteren, waardoor ze proactiever en effectiever worden in hun rol.
