Fördelarna med att använda AI i specialtryck

Mark Coudray delar med sig av hur AI börjar få en avgörande inverkan på specialgrafik, särskilt när det gäller screentryck och bredformatsutskrifter.

Artificiell intelligens (AI) har blivit ett modeord inom olika branscher, med dess applikationer som sträcker sig långt bortom design- och automationsområdet. En särskild sektor där AI börjar få ett betydande inflytande är inom specialgrafik, speciellt screentryck och bredformatsutskrifter.

Även om användningen av generativ AI för att skapa design och automatisera processer redan är populär, finns det en djupare, mer transformativ potential i att utnyttja AI för att avslöja dolda mönster i befintliga data. Detta kan ge hemliga konkurrensfördelar, liknande att hitta en kamouflerad jägare inom buskarna av nuvarande marknadsförhållanden.

Det aktuella landskapet av specialgrafik

Screentryck och bredformatstryck är integrerade i många branscher, inklusive reklam, mode och tillverkning. Traditionellt har dessa sektorer förlitat sig mycket på manuella processer och mänsklig intuition. Integrationen av digital teknik har öppnat nya vägar för effektivitet och innovation. Trots dessa tekniska bildframsteg har de flesta företag ännu inte utnyttjat potentialen hos AI för att analysera och tolka komplexa datamängder som kan leda till handlingsbara insikter.

Beyond Generative AI: The Power of Data Analytics

Generativ AI, som går ut på att skapa nytt innehåll baserat på befintlig data, har sina fördelar. Den sanna potentialen hos AI i specialgrafik ligger i dess förmåga att hitta mönster och inom data. Det verkliga värdet är att avslöja dolda mönster i den analyserade datan. Detta kan betraktas som andra, tredje och fjärde ordningens upptäckt. Dessa mönster kan avslöja kritiska insikter om marknadsförhållanden, kundbeteende och operativ effektivitet, som nästan aldrig är uppenbara för blotta ögat och tillfällig observatör.

Betrakta till exempel skogen av data som beskriver kundaktivitet som ett tätt snår av pensel. Inom detta snår finns det dolda mönster som representerar hemliga konkurrensfördelar. Dessa mönster kan vara kundförsäljningsaktivitet (nyhet, frekvens och värde), kundbehållning, churn-hastigheter, tillväxtstatistik och livstidskundvärde över tid.

Med användning av rätt AI kan företag upptäcka dessa mönster med en hög grad av noggrannhet och använda prediktiv analys för att förutsäga framtida förändringar med konfidensnivåer mellan 95 % och 99 % och mycket låg felmarginal. Detta översätts till en hög grad av noggrannhet.

Identifiera dolda mönster i kunddata

En av de viktigaste fördelarna med att använda AI i specialgrafik är dess förmåga att analysera kunddata för att identifiera trender och mönster som inte är omedelbart synliga. Till exempel kan kundförsäljningsaktivitet under åren initialt uppstå som slumpmässiga fluktuationer. Men genom att använda AI-algoritmer kan företag upptäcka mönster som indikerar kundretentionsgrader, churn- eller avgångshastigheter och tillväxtstatistik.

Den kan också användas med en hög grad av noggrannhet för att förutsäga hur kundförsäljningen ebbar och växer år över år. Det är väldigt svårt att känna igen detta om du inte jämför mönster hos många kunder över tid.

Kundretention och churn: AI kan analysera historisk försäljningsdata för att identifiera vilka kunder som sannolikt kommer att förbli lojala och vilka som riskerar att churna. Genom att förstå dessa mönster kan företag implementera riktade retentionsstrategier för att minska churn och förbättra kundlojalitet.

Kundtillväxt år-för-år: AI kan hjälpa företag att spåra kundtillväxttrender år över år, identifiera vilka segment som växer och vilka som minskar. Denna information kan vägleda marknadsförings- och försäljningsstrategier för att fokusera på områden med hög tillväxt. Detta har en dramatisk inverkan på lönsamheten och kundanskaffningskostnaden (CAC.)

Lifetime Customer Value (LCV): AI kan beräkna livstidsvärdet för kunder över tid, vilket ger insikter om den långsiktiga lönsamheten för olika kundsegment. Denna information kan användas för att skräddarsy marknadsföringsinsatser och produkterbjudanden för att maximera LCV.

Insikterna från denna analys är till stor hjälp för att avgöra hur tillväxten av Lifetime Customer Value varierar från år till år. Det är inte en enhetlig tillväxt och det finns mycket förutsägbara null- eller värdeförluster under vissa år.

Ökad operativ effektivitet

Förutom att analysera kunddata kan AI också användas för att förbättra den operativa effektiviteten. Genom att analysera produktionsdata kan AI identifiera ineffektivitet och föreslå förbättringar som kan leda till kostnadsbesparingar och ökad produktivitet.

Prediktivt underhåll : AI kan övervaka utrustningens prestanda och förutsäga när underhåll behövs, vilket minskar stilleståndstiden och förhindrar kostsamma haverier.

Supply Chain Optimization : AI kan analysera försörjningskedjans data för att identifiera flaskhalsar och optimera lagerhantering, vilket säkerställer att material är tillgängligt när det behövs utan överlager.

Processoptimering: AI kan analysera produktionsprocesser och arbetsflödesdesign för att identifiera områden där effektiviteten kan förbättras. Exempel inkluderar att minska slöseri, optimera utskriftshastigheter, identifiering av relaterade hastigheter och kritiska vägbegränsningar.

Konkurrensfördel genom Predictive Analytics

En av de mest kraftfulla tillämpningarna av AI i specialgrafik är dess förmåga att använda prediktiv analys för att förutsäga framtida trender med en hög grad av tillförsikt. Genom att analysera historiska, jämförande data och identifiera dolda mönster kan AI göra korrekta förutsägelser om framtida marknadsmöjligheter, kundmöjligheter och operativa resultat.

Marknadstrender: AI kan analysera marknadsdata för att modellera och förutsäga framtida trender, vilket hjälper företag att ligga före konkurrenterna genom att förutse förändringar i efterfrågan och anpassa sina strategier därefter.

Försäljningsefterfrågan: AI kan använda historisk försäljningsdata för att förutsäga framtida försäljning, vilket hjälper företag att planera sin produktion och lagerhantering mer effektivt. För stora program, använd Design of Experiment (DOE) praxis för att testa marknadens efterfrågan. De slutliga produktionskvantiteterna skalas baserat på konfidensen och felmarginalen från testprovet. Detta tillvägagångssätt syftar till att maximera potentialen baserat på faktisk påvisad efterfrågan på marknaden.

Riskhantering: AI kan analysera olika riskfaktorer, såsom ekonomiska indikatorer och marknadstrender, för att förutsäga minska potentiella risker och hjälpa företag att utveckla strategier för att mildra dem. Användningen av förtroende och felmarginalberäkningar minskar risken och maximerar avkastningen för slutanvändaren.

Fallstudie: AI i bredformatsutskrift

För att illustrera den transformativa potentialen hos AI i specialgrafik, överväg en fallstudie i bredformatsutskrift. Ett företag som specialiserat sig på bredformatsutskrift använde AI för att analysera sina kunddata och identifiera mönster som inte var direkt uppenbara.

Genom att tillämpa AI-algoritmer på historisk försäljningsdata upptäckte företaget att vissa kundsegment hade högre retentionsgrader och livstidsvärden än andra. De upptäckte också att vissa marknads- eller nischområden hade ovanligt hög lönsamhet och kundbehållning över tid. Denna information gjorde det möjligt för företaget att fokusera sina marknadsföringsinsatser på dessa högvärdiga segment, vilket resulterade i ökad kundlojalitet, lägre kundförvärvskostnader och högre intäkter från dessa kunder och marknadssegment.

Dessutom använde företaget AI för att optimera sina produktionsprocesser. Analys av produktionsdata med en specifik AI-modell identifierade ineffektivitet och begränsningar i utskriftsarbetsflödet och föreslog förbättringar som minskade avfallet och ökade produktiviteten. Som ett resultat kunde företaget minska kostnaderna och förbättra sin totala operativa effektivitet.

Slutligen använde företaget prediktiv analys för att förutsäga kundtrender och försäljning. Genom att analysera historiska data och identifiera dolda mönster gav AI korrekta förutsägelser om framtida efterfrågan, vilket gjorde det möjligt för företaget att planera sin produktion och lagerhantering mer effektivt. Detta proaktiva tillvägagångssätt gjorde det möjligt för företaget att ligga före konkurrenterna och uppnå hållbar tillväxt.

Slutsats

Användningen av AI i specialgrafik går utöver generativ design och automatisering. Att utnyttja AI för att analysera befintlig data kommer att avslöja dolda mönster. Med dessa avslöjade mönster kan företag få en djupare förståelse för marknadsförhållanden, kundbeteende och operativ effektivitet.

Dessa insikter avslöjar hemliga konkurrensfördelar och gör det möjligt för företag att fatta datadrivna beslut med hög grad av tillförsikt. När branschen fortsätter att utvecklas kommer integreringen av AI utan tvekan att spela en avgörande roll för att driva innovation och tillväxt inom specialgrafik.

För att upptäcka det senaste innehållet som täcker ett brett spektrum av sektorer inklusive AI , screentryck och automation, registrera dig för FESPAs kostnadsfria månatliga nyhetsbrev FESPA World tillgängligt på engelska, spanska och tyska.