Asiakkaani on asettanut tavoitteekseen kehittää järjestelmän, joka ei ainoastaan tunnista alihinnoiteltuja tuotteita, vaan myös ymmärtää, miksi kaksi samanlaista tuotetta myy eri tavoin. Tämä projekti on enemmän kuin pelkkä tekninen ratkaisu – se on oppimismatka, jossa tekoälyä ja analytiikkaa kehitetään tiiviissä yhteistyössä asiakkaan kanssa. Tavoitteena on luoda järjestelmä, joka ei pelkästään automatisoi prosesseja, vaan myös tuo syvällistä ymmärrystä ja arvokasta dataa päätöksenteon tueksi.
Hankkeen vaiheistusta
Projektin ensimmäinen vaihe keskittyy tiedonhankintaan ja järjestelmän suunnitteluun. Asiakas tarjoaa arvokasta tietoa markkinoista ja omista liiketoimintaprosesseistaan. Toimittaja tuo mukanaan teknisen osaamisen ja kokemuksen tekoälyn ja analytiikan hyödyntämisestä. Yhdessä he kartoittavat eri tietolähteitä ja määrittelevät, miten järjestelmä voi parhaiten hyödyntää näitä tietoja. Esimerkiksi tarjousten suuri määrä tuo haasteita, mutta myös mahdollisuuksia järjestelmän kehittämiseen.
Järjestelmän ydin on kyky ”haistaa alihinta”. Tämä tarkoittaa, että tekoälymalli on koulutettava tunnistamaan, milloin tuote on alihintainen suhteessa markkina-arvoon. Tämä vaihe vaatii paljon dataa ja mallien iteratiivista kehittämistä. Alkuvaiheessa keskitytään perustietojen keräämiseen ja analysointiin. Järjestelmän on opittava tunnistamaan, mitkä tekijät vaikuttavat tuotteen hintaan.
Koulutusprosessi
Koulutusprosessin aikana asiakas ja toimittaja tekevät tiivistä yhteistyötä. Asiakkaan palaute ja reaaliaikainen data ovat keskeisiä elementtejä tekoälyn jatkuvassa parantamisessa. Kun järjestelmä oppii tunnistamaan alihinnoiteltuja tuotteita, seuraava askel on pisteyttää tuotteet ja tehdä niistä ostotarjouksia. Tämä automaatio vapauttaa myyjien aikaa ja mahdollistaa tehokkaamman kaupankäynnin.
Jatkuva oppiminen
Projektin edetessä järjestelmä kehittyy jatkuvasti. Tekoälyn analyysit auttavat ymmärtämään, miksi kaksi samanlaista tuotetta myy eri tavoin. Järjestelmä tutkii erilaisia tekijöitä ja tarjoaa näkemyksiä, jotka auttavat parantamaan myyntiprosesseja. Näin järjestelmä ei ainoastaan toimi automaationa, vaan myös oppivana ja kehittyvänä kumppanina.
Matka kohti optimaalista tekoälyjärjestelmää on oppimisprosessi, jossa jokainen vaihe tuo mukanaan uusia oivalluksia. Asiakkaan ja toimittajan välinen yhteistyö on avainasemassa järjestelmän menestyksessä. Yhdessä he rakentavat järjestelmän, joka ei pelkästään paranna liiketoimintaa, vaan myös tarjoaa syvällistä ymmärrystä markkinoista ja myyntiprosesseista.
Hanke on tyypillinen esimerkki meidän tekoälypalveluista.
Terveisin,
Petri
Vastaa