Drie stappen om met AI meer waarde uit data te halen

Een eenvoudig stappenplan helpt organisaties AI in te zetten om met behulp van hun data zowel hun business als verdienmodellen digitaal te transformeren. De drie stappen helpen nieuwe bronnen die waarde creëren te identificeren en aan te boren.

Het stappenplan ziet er als volgt uit:

  • Stap 1: Streef de juiste toepassing na
  • Stap 2: Bouw analytische functionaliteiten
  • Stap 3: Integreer analytics

Stap 1: Streef de juiste toepassing na

De eerste stap om met behulp van AI waarde uit data te halen is het identificeren van de juiste toepassingen waarvoor je AI wilt inzetten. Investeer voldoende tijd in het identificeren van bronnen die waarde kunnen opleveren. Op basis van deze analyse selecteer je de meest interessante kansen en richt hier de AI-initiatieven van jouw organisatie op.

Een handige tool kan hierbij helpen. De Customer Journey Map omvat alle beslissingen die consumenten of zakelijke klanten maken tijdens het doorlopen van een specifiek proces. Voor een business-to-consumer (B2C)-klant is dit bijvoorbeeld het aanschaffen van een verzekering, kopen van een huis of boeken van een vakantie. Denk bij een business-to-business (B2B)-klant onder meer aan het bewaken van 100% uptime, optimaliseren van de productkwaliteit of het terugdringen van onnodige voorraden. De beslissingen die met behulp van de Customer Journey Map in kaart worden gebracht helpen AI-initiatieven te prioriteren.

chatbot & phone

Meer weten over het gebruik van AI in jouw organisatie?

Download de gratis guide en ontdek hoe AI toegevoegd wordt om Intelligent Robotic Process Automation te realiseren.

Stap 2: Bouw analytische functionaliteiten

De tweede stap is het bouwen van analytische functies en datasets die de belangrijkste beslissingen van klanten ondersteunen. In deze stap identificeer je de gegevens en AI-assets die jouw organisatie nodig heeft om de customer journey die in de eerste stap in kaart is gebracht te optimaliseren. Deze data en assets moeten gericht zijn op het verzamelen van klant-, product- en operationele inzichten die helpen bronnen van waarde voor de klant te versterken en obstakels die klanten ervaren weg te nemen.

Als onderdeel van stap twee beantwoordt je de volgende vragen:

  • Wat zijn de belangrijkste beslissingen die klanten gedurende hun customer journey maken?
  • Wat zijn KPI’s of meetwaarden die de voortgang en het succes meten?
  • Welke voorspellingen ondersteunen de besluitvorming van klanten?
  • Welke databronnen helpen deze voorspellingen te maken?
  • Waar en hoe worden deze voorspellingen ingezet?

De antwoorden op deze vragen vormen samen het Data Science Value Engineering Framework.

Stap 3: Integreer analytics

De derde stap is het operationaliseren van klant-, product- of operationele inzichten die AI in de eerste en tweede stap heeft opgeleverd. De voorspellingen en aanbevelingen die deze inzichten opleveren zijn inzetbaar binnen de operationele systemen van de organisatie. Denk hierbij aan managementdashboards en -rapportages, mobiele apps, websites en bedrijfssystemen zoals ERP, MRP, SCM en CRM. De derde stap omvat het integreren van AI analytics en operationaliseren van inzichten in het proces rondom waardecreatie.

De belangrijkste kenmerken van digitale transformatie zijn:

  • Overschrijd traditionele industriegrenzen om nieuwe bronnen van klant-, product- of operationele waarde te creëren.
  • Identificeer en operationaliseer deze nieuwe bronnen.
  • Maak de economische winst te gelde van data en analytics die steeds nauwkeuriger wordt en steeds beter in staat is voorspellingen te doen door assets te delen, hergebruiken en verfijnen.

AI speelt een kritieke rol bij ieder van deze kenmerken.

Wil jij werk maken van AI in jouw organisatie? Dan is SAP Data Intelligence de juiste oplossing.