Επιστημονική φαντασία ή ψηφιακή πολυτέλεια; Η Τεχνητή Νοημοσύνη (Τ.Ν.) όσο περνά ο καιρός αποδεικνύεται ότι δεν είναι τίποτα από τα δύο. Αποτελεί ένα εργαλείο με τεράστιες δυνατότητες, το οποίο όσες επιχειρήσεις δεν το υιοθετήσουν άμεσα και δεν αποδεχθούν ότι η νέα εποχή ήδη είναι παρούσα, πολύ απλά γρήγορα θα ξεπεραστούν από τις ραγδαίες εξελίξεις, χάνοντας το «τρένο του ανταγωνισμού».
Του Νάσου Χατζητσάκου
Η Τ.Ν. μπορεί να εισφέρει τα μέγιστα σε όλα χρειάζεται μια μικρή, μεσαία ή μεγάλη εταιρία ή και όμιλος. Ενας από τους κρίσιμους τομείς από τους οποίους η Τεχνητή Νοημοσύνη (Artificial Intelligence) μπορεί να ενισχύσει μια επιχείρηση, ανεξαρτήτως μεγέθους, είναι η προγνωστική ανάλυση (predictive analytics).
Τι είναι η προγνωστική ανάλυση; Οι όροι «predictive analytics» αναφέρονται στην πρόβλεψη, μεταξύ άλλων, πωλήσεων, αγορών και αποθεμάτων, βάσει δεδομένων και αλγοριθμικών αναλύσεων. Τι καλύτερο δηλαδή για την Τεχνητή Νοημοσύνη, για την οποία η ανάλυση είναι, όπως λένε οι ειδικοί, «βούτυρο στο ψωμί της».
Σε επίπεδο, λοιπόν, προγνωστικής ανάλυσης η Τ.Ν. μπορεί να προσφέρει τη δυνατότητα σε κάθε επιχείρηση -από μια εμπορική εταιρία μέχρι μια μονάδα παραγωγής- να «βλέπει» μπροστά, καθαρά και με απόλυτη στόχευση.
Ο τρόπος
Πώς, όμως, μπορεί η Τεχνητή Νοημοσύνη να κάνει προγνωστική ανάλυση; Κάθε επιχείρηση είναι γνωστό ότι συγκεντρώνει καθημερινά δεδομένα (από αποδείξεις, τιμολόγια, παραγγελίες, μετακινήσεις αποθεμάτων, τιμές, μέχρι και καταναλωτικές συμπεριφορές και εποχικές διακυμάνσεις). Αυτά τα δεδομένα μπορούν να συλλέγονται, να οργανώνονται και να αναλύονται με τα κατάλληλα εργαλεία της Τ.Ν., έτσι ώστε στον επιχειρηματία ή στα στελέχη μιας επιχείρησης να δίνεται τακτικά αναφορά με τις προβλέψεις για το άμεσο μέλλον. Ουσιαστικά, η Τεχνητή Νοημοσύνη «εκπαιδεύεται» πάνω σε ιστορικά δεδομένα και στη συνέχεια αναγνωρίζει πρότυπα και τάσεις, για να προβλέψει το μέλλον, κυρίως το άμεσο, με μεγάλη ακρίβεια. Μάλιστα, όσο περισσότερα δεδομένα «διαβάζει» η Τ.Ν. τόσο περισσότερο βελτιώνει την ακρίβεια των προβλέψεών της.
Εφαρμογές-πεδία
Ποιες, όμως, είναι πρακτικά οι εφαρμογές της Τ.Ν. και σε ποια πεδία μπορούν να εφαρμοστούν; Τα πεδία στα οποία η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αξιοποιηθεί με στόχο την πραγματοποίηση προγνωστικής ανάλυσης είναι τα εξής:
1. Πρόβλεψη πωλήσεων: Μέσω της Τ.Ν. οι επιχειρήσεις μπορούν να εντοπίσουν μοτίβα αγοραστικής συμπεριφοράς, να κατανοήσουν ποια προϊόντα κινούνται σε ποιες χρονικές περιόδους, πώς επηρεάζονται από εποχικότητα, τιμές, εκπτώσεις, εξωτερικά γεγονότα (π.χ., καιρικές συνθήκες, πολιτικά ή οικονομικά νέα). Αυτό οδηγεί σε: α) στοχευμένο stock προϊόντων, β) καλύτερο προγραμματισμό παραγωγής ή προμηθειών και γ) βελτιωμένο cash flow, καθώς μειώνονται οι υπερβολικές παραγγελίες ή τα αδιάθετα αποθέματα.
2. Πρόβλεψη αγορών και παραγγελιών: Η Τ.Ν. μπορεί να υπολογίσει το timing και την ποσότητα με την οποία πρέπει να γίνει μια αγορά από προμηθευτές, βασιζόμενη σε κατανάλωση, ιστορικές τάσεις και εξωτερικές παραμέτρους.
Στα πλεονεκτήματα περιλαμβάνονται τα εξής: α) λιγότερες έκτακτες αγορές με υψηλό κόστος, β) βελτίωση στη διαπραγματευτική ισχύ με προμηθευτές και γ) ελαχιστοποίηση χαμένων πωλήσεων λόγω ελλείψεων.
3. Διαχείριση αποθεμάτων: Η προγνωστική ανάλυση της Τ.Ν. βοηθά στην αποφυγή υπερβολικού ή ανεπαρκούς αποθέματος. Για παράδειγμα, μια εταιρία μπορεί να δει ότι σε τρεις εβδομάδες θα έχει αυξημένη ζήτηση σε ένα προϊόν κατά 20% και να το παραγγείλει κατά συνέπεια έγκαιρα. Την ίδια στιγμή μπορεί να μειώσει την αποθήκευση σε προϊόντα που δεν θα κινηθούν.
4. Καθορισμός βέλτιστων τιμών (Dynamic Pricing): Η Τ.Ν. επιτρέπει την προσαρμογή των τιμών με βάση την εποχικότητα, τη ζήτηση, την ανταγωνιστικότητα και άλλες μεταβλητές. Για παράδειγμα, ένα ξενοδοχείο, μια πλατφόρμα e-shop ή μια μεταφορική εταιρία μπορούν να αυξομειώνουν τις τιμές δυναμικά, ανάλογα με τις συνθήκες της αγοράς.
Πράξη
Στην πράξη η υλοποίηση της προγνωστικής ανάλυσης από την Τεχνητή Νοημοσύνη δεν απαιτεί απαραίτητα μια πανάκριβη και πολύπλοκη υποδομή. Στην πραγματικότητα, σύμφωνα και με τις σχετικές απαντήσεις του ChatGPT, υπάρχουν λύσεις για κάθε μέγεθος επιχείρησης, ορισμένες από τις οποίες είναι οι εξής:
• Οι μικρομεσαίες επιχειρήσεις μπορούν να αρχίσουν με SaaS εργαλεία (Software as a Service), όπως το Microsoft Power BI, το Zoho Analytics, το Tableau ή το Google Cloud AutoML.
• Οι μεγαλύτερες επιχειρήσεις μπορούν να αναπτύξουν custom συστήματα σε Python, R ή να συνεργαστούν με εταιρίες τεχνολογίας για tailor-made λύσεις.
• Επίσης, ορισμένες πλατφόρμες ERP (όπως το SAP, το Odoo, το NetSuite) πλέον προσφέρουν ενσωματωμένες A.I. δυνατότητες.
• Υπάρχουν ακόμα και open-source εργαλεία, όπως το Prophet του Facebook, το PyCaret ή το Orange, για πιο τεχνικά εξοικειωμένες ομάδες.
Σημειώνεται ότι το βασικό βήμα για μια επιτυχή προγνωστική ανάλυση είναι η οργάνωση και η εγκυρότητα των δεδομένων. Οσο πιο καλά οργανωμένα είναι τα ιστορικά στοιχεία της επιχείρησης τόσο καλύτερη απόδοση θα έχει το σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης.
Οφέλη
Στα μετρήσιμα οφέλη για μια επιχείρηση συνοψίζονται στα εξής: α) στη μείωση αποθεμάτων κατά 20%-30% σε ένα έτος, β) στην αύξηση της διαθεσιμότητας των προϊόντων άνω του 95%, γ) στη βελτίωση της ακρίβειας πρόβλεψης των πωλήσεων έως και 90%, καθώς και δ) στην αύξηση κερδοφορίας της κατά 5% έως 10% μέσω δυναμικής τιμολόγησης!
Διαφαίνεται, λοιπόν, ξεκάθαρα ότι η προγνωστική ανάλυση μέσω Τεχνητής Νοημοσύνης δεν είναι το μέλλον. Είναι ήδη το παρόν. Οσες επιχειρήσεις την ενσωματώνουν άμεσα θα αποκτήσουν ένα σημαντικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, καλύτερο έλεγχο και ισχυρότερη προσαρμοστικότητα στη διαρκώς μεταβαλλόμενη αγορά των αρχών του 21ου αιώνα. Γι’ αυτό οι επιχειρηματίες που δεν έχουν ακόμη δείξει το ενδιαφέρον που θα έπρεπε για την Τ.Ν. πρέπει να γνωρίζουν ότι η επένδυση στα εργαλεία και στις δυνατότητες που προσφέρει δεν είναι πολυτέλεια. Αποτελεί τμήμα για τη στρατηγική επιβίωση και ανάπτυξή τους.
Πώς μπορεί ο «ψηφιακός συνεργάτης» να προσφέρει εξατομικευμένο μάρκετινγκ
Σε μια εποχή που οι πελάτες περιμένουν από τις επιχειρήσεις να τους «καταλαβαίνουν», η ικανότητα μιας εταιρίας να προσφέρει εξατομικευμένες εμπειρίες είναι στρατηγικό πλεονέκτημα. Ενα καθοριστικό εργαλείο για την επίτευξη αυτού του κρίσιμου στόχου είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (Τ.Ν.), αφού μπορεί να… αναλύει συμπεριφορές, να προβλέπει ανάγκες και να στέλνει προσωποποιημένα μηνύματα στους ενδιαφερομένους με τρόπο ακριβή και έγκαιρο.
Ωστόσο, ειδικά στην Ελλάδα πολλοί επιχειρηματίες δεν γνωρίζουν ακόμα πώς να αξιοποιήσουν την Τ.Ν. στην πραγματοποίηση εξατομικευμένου μάρκετινγκ, με απτά αποτελέσματα στις πωλήσεις τους. Για τον λόγο αυτό, η «DEALnews» δίνει ορισμένες βασικές συμβουλές σε σχέση με το θέμα αυτό.
Η πρώτη ερώτηση που έρχεται στον νου ενός επιχειρηματία είναι: «Τι είναι το εξατομικευμένο μάρκετινγκ μέσω Τ.Ν. και πώς μπορώ να το αναπτύξω αποτελεσματικά;»
Το εξατομικευμένο μάρκετινγκ μέσω Τεχνητής Νοημοσύνης, σύμφωνα με την… ίδια, πρόκειται για τη χρήση ψηφιακών εργαλείων Artificial Intelligence, έτσι ώστε να προσαρμόζεται η επικοινωνία της επιχείρησης με κάθε πελάτη ξεχωριστά, με βάση τα ενδιαφέροντα, τις αγοραστικές του συνήθειες, τις κινήσεις του στο website ή στο ψηφιακό κατάστημα της επιχείρησης και των υπόλοιπων e-ιχνών που αφήνει…
Τι μπορεί να κάνει η Τ.Ν.; Ενα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορεί, για παράδειγμα, να «μάθει» ότι ο «πελάτης Α» αγοράζει κάθε 45 ημέρες ένα συγκεκριμένο προϊόν, ενώ ο «πελάτης Β» ναι μεν δείχνει ενδιαφέρον για μια κατηγορία, αλλά δεν έχει αγοράσει ακόμη. Το σύστημα στέλνει στον «πελάτη Α» υπενθύμιση για επαναγορά με μικρή προσφορά και στον «πελάτη Β» ένα e-mail με τα πιο δημοφιλή προϊόντα της κατηγορίας που τον φαίνεται ότι τον ενδιαφέρει. Αυτές οι ενέργειες ενδυναμώνουν τη σχέση πελάτη και επιχείρησης.
Ανάγκες
Σημειώνεται ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν αντιλαμβάνεται τις καταστάσεις όπως ο άνθρωπος, παρά αναλύει δεδομένα και μάλιστα όσα περισσότερα έχει τόσο καλύτερο είναι το αποτέλεσμα που δίνει.
Για τον λόγο αυτό, σε σχέση με το εξατομικευμένο μάρκετινγκ, πρέπει να τροφοδοτείται με ιστορικά στοιχεία αγορών, συμπεριφορά πλοήγησης στο site ή στο app, ενέργειες σε newsletters, social media, push notifications και τοποθεσίες, ώρες σύνδεσης και τύπο συσκευών. Μέσω αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, το σύστημα στη συνέχεια αναγνωρίζει μοτίβα, όπως πότε αγοράζει κάποιος, ποια προϊόντα τον ενδιαφέρουν, ποια e-mails ανοίγει, ακόμα και πού σταματά να ασχολείται. Από εκεί και πέρα, η Τεχνητή Νοημοσύνη, με βάση την ανάλυση αυτών των δεδομένων, προσαρμόζει τα μηνύματα επικοινωνίας και τις προσφορές!
Βήματα
Τι πρέπει να κάνουν για να προχωρήσουν στην υλοποίηση εξατομικευμένου μάρκετινγκ όσοι επιχειρηματίες ακόμη δεν γνωρίζουν τι εστί Τεχνητή Νοημοσύνη; Τα πρώτα βασικά «βήματα» που πρέπει να κάνουν είναι τα εξής:
1. Να συγκεντρώσουν και να οργανώσουν τα διαθέσιμα δεδομένα των πελατών τους σε ένα, για παράδειγμα, απλό Excel.
2. Να επιλέξουν μια πλατφόρμα Τ.Ν. ή ένα σχετικό εργαλείο Τεχνητής Νοημοσύνης. Στις πιο φιλικές λύσεις ειδικά για τις μικρομεσαίες επιχειρήσεις περιλαμβάνονται τα εξής: Mailchimp, ActiveCampaign, Klaviyo, HubSpot.
3. Να δώσουν τις εντολές, τους κανόνες που επιθυμούν να ακολουθήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη για έχει την απαιτούμενη στόχευση, για παράδειγμα, αν ο πελάτης δεν έχει αγοράσει προϊόντα για πολλές ημέρες, να του στείλουν ενημερωτικό e-mail ή, αν ενδιαφέρεται για την κατηγορία «προϊόντα υγείας», να του παρουσιάσουν τις ανάλογες προσφορές.
4. Στη συνέχεια, να παρακολουθήσουν τα αποτελέσματα του εξατομικευμένου μάρκετινγκ που ασκεί η Τ.Ν., χωρίς να ξεχνούν ότι ο «ψηφιακός συνεργάτης» τους όσο τροφοδοτείται με δεδομένα τόσο καλύτερα αποδίδει.
5. Ως προς το ηθικό σκέλος, οι επιχειρηματίες θα πρέπει να σέβονται τους πελάτες τους, να τηρούν τον GDPR και να τους δίνουν τη δυνατότητα να διαχειρίζονται τις προτιμήσεις τους.
Στόχος
Το ζητούμενο για τις επιχειρήσεις είναι, μέσω του εξατομικευμένου μάρκετινγκ, να πετύχουν τους εξής στόχους: α) να αυξήσουν τις πωλήσεις τους μέσω στοχευμένων προσφορών, β) να βελτιώσουν τον τομέα εξυπηρέτησης πελατών, γ) να εξοικονομήσουν χρόνο και κόστος μέσω των αυτοματισμών που προσφέρει «απλόχερα» η Τεχνητή Νοημοσύνη και δ) να κάνουν τους πελάτες τους να αισθάνονται ότι η επιχείρηση καταλαβαίνει τις ανάγκες τους.
AI-driven A/B Testing ή… ο έξυπνος πιλότος
Στην ψηφιακή εποχή της υπερπληροφόρησης, η επιτυχία μιας διαφημιστικής καμπάνιας δεν εξαρτάται από τη διαίσθηση, αλλά από τα δεδομένα. Εδώ ακριβώς έρχεται να προσφέρει πραγματική υπεραξία η Τεχνητή Νοημοσύνη (Τ.Ν.), ενισχύοντας ένα από τα πιο κλασικά εργαλεία του μάρκετινγκ: το A/B Testing.
Τι είναι το A/B Testing; Είναι μια μέθοδος συγκριτικής δοκιμής, όπου δύο ή περισσότερες εκδοχές ενός περιεχομένου (για παράδειγμα, e-mail, landing page ή διαφήμισης) αποστέλλονται σε διαφορετικά δείγματα κοινού. Κατόπιν αναλύονται τα αποτελέσματα (όπως click rate, conversion rate και πωλήσεις) για να επιλεγεί η εκδοχή με την καλύτερη απόδοση.
Τι αλλάζει, όμως, με την Τεχνητή Νοημοσύνη; Το παραδοσιακό A/B Testing απαιτεί χρόνο, στατικό σχεδιασμό και ανθρώπινη παρέμβαση.
Αντίθετα, το AI-driven A/B Testing αναλύει σε πραγματικό χρόνο τις αντιδράσεις των χρηστών, προβλέπει ποια εκδοχή θα αποδώσει καλύτερα σε κάθε υποομάδα πελατών, ανάλογα με το προφίλ τους, και προσαρμόζει αυτόματα την καμπάνια «εν κινήσει», ώστε η «νικήτρια» εκδοχή να επιλέγεται και να εφαρμόζεται άμεσα. Παράλληλα, η Τ.Ν. δοκιμάζει πολλαπλές μεταβλητές ταυτόχρονα (multivariate testing).
Τα οφέλη για την επιχείρηση συνοψίζονται στα εξής: α) στην αύξηση των conversions με ακρίβεια και ταχύτητα, β) στη μείωση κόστους δοκιμών και χρόνου, γ) στην αποτελεσματική εξατομίκευση για διαφορετικά κοινά-στόχους και δ) στη μάθηση σε βάθος για τις προτιμήσεις των πελατών της.
Το AI-driven A/B Testing είναι κατάλληλο τόσο για μικρομεσαίες επιχειρήσεις όσο και για μεγάλους οργανισμούς. Οι προσβάσιμες πλατφόρμες με δυνατότητες Τ.Ν., μεταξύ άλλων, είναι οι Google Optimize, Adobe Target, Convert.com και VWO.
ΑΠΟ ΤΗΝ ΕΝΤΥΠΗ ΕΚΔΟΣΗ (ΦΥΛΛΟ 25/4/2025)
