De nombreuses entreprises ont du mal à savoir où et comment implémenter l’intelligence artificielle (IA) dans leurs flux de travail. Nous vous suggérons d’appliquer l’IA aux processus à plus forte valeur ajoutée de votre entreprise (ventes et saisie des commandes), car le retour sur investissement (ROI) peut être rapide et substantiel.
Avec l’IA, le délai d’exécution des devis peut aller de 12 heures à 20 minutes, le temps de formation diminue de 90 % et la productivité commerciale explose. Une commande simple sur une seule ligne passe de 40 clics à cinq, et de 10 écrans à quatre. C’est un argument convaincant en faveur de l’application de l’IA aux interactions avec les clients qui vous rapportent de l’argent.
Chez DataXstream, nous le faisons dès le départ – avant que l’IA ne soit appliquée – afin que nous puissions créer les modèles d’apprentissage automatique adaptés à votre entreprise, puis les appliquer aux processus à plus forte valeur ajoutée de votre entreprise pour stimuler les ventes. Cela va au-delà de l’intégration lift and shift des données du système existant vers la nouvelle plateforme. En appliquant l’IA, nous allons au-delà des méthodes traditionnelles de traitement des informations pour personnaliser et automatiser votre transition. Voici comment cela fonctionne.
Exigences en matière de données pour l’intelligence artificielle
Le mappage de données traditionnel nécessite une manipulation manuelle des informations pour les migrer vers la nouvelle plateforme. En règle générale, nous voyons des entreprises prendre des données numérisées et appliquer un modèle de marquage standard qui nécessite des ajustements continus au fur et à mesure. Les entreprises peuvent prétendre qu’elles peuvent vous offrir une précision de 100 % en utilisant leur solution d’IA « dès le départ », mais ce n’est pas tout à fait vrai. La plupart des solutions nécessitent une refonte humaine importante pour fonctionner correctement.
Le plus grand différenciateur de notre plateforme OMS+IA est que nous personnalisons nos modèles de correspondance en fonction de la manière dont le client recherche les matériaux lors de l’élaboration d’une commande ou d’un devis.
Par exemple:
- Est-ce qu’ils entrent d’abord le numéro du fabricant ?
- Est-ce qu’ils recherchent toujours le matériel par l’UPC ?
- Ont-ils des descriptions de clients simples ou sont-ils complexes ?
Pourquoi est-ce important? Lorsqu’il s’agit d’automatisation des documents utilisant la technologie d’apprentissage automatique et l’IA pour commencer à automatiser le processus de commande, les modèles de correspondance des matériaux doivent s’aligner sur la manière dont l’entreprise recherche ses matériaux.
Nous examinons la façon dont nos clients vendent, leurs pratiques commerciales, les requêtes typiques sur les produits, la complexité des descriptions de produits, et bien plus encore. Il s’agit d’un processus qui prépare le terrain pour la migration des données, la mise en service et le succès final.
Bien que les données puissent être similaires selon le segment industriel, chaque distributeur gère son activité différemment. Nous recherchons ces points de différenciation. Par exemple, nous pouvons modifier notre application pour prioriser la manière dont une requête client renvoie les données produit. Vous voudrez peut-être d’abord une liste de marques. Ou vous souhaiterez peut-être que la liste soit classée par ordre de priorité en fonction de ce qui est en stock. Les données renvoyées lors d’une requête client peuvent être personnalisées en fonction de la manière dont le client effectue sa recherche et de ce qui est important pour lui.
Cette personnalisation s’applique à tous les documents de commande SAP SD, qu’il s’agisse d’un devis, d’une demande par e-mail, d’un retour, d’un avoir ou de la commande elle-même. Nous concevons la solution adaptée à votre entreprise. C’est inhabituel pour un produit standard.
En plus de faire gagner du temps, l’IA constitue une protection contre les données incorrectes ou mal entretenues, les fautes de frappe et d’autres facteurs compliquant les ensembles de données des distributeurs.
Les algorithmes d’IA peuvent :
- Identifiez les modèles, les relations et les structures entre les ensembles de données pour réduire leur complexité.
- « Apprenez » des modèles existants pour augmenter la précision au fil du temps.
- Repérez et corrigez les erreurs et les incohérences dans les données pour un étiquetage plus précis.
- Adaptez-vous automatiquement aux changements dans les données pour garantir que les étiquettes restent exactes.
- Améliorez la précision et la rapidité de la mise en correspondance des données, en réduisant le temps consacré aux tâches manuelles.
- Évoluez à mesure que le volume de données augmente.
Les clients DataXstream travaillent avec nos data scientists pour modéliser les données et les personnaliser en fonction de leur entreprise. Avec l’IA, ce processus est stratégique et non manuel. La prise de décision humaine reste au premier plan de cette approche. Cependant, vous ne perdez pas de temps sur le mappage manuel des données : l’IA fait le gros du travail. Dans ce scénario, l’IA et l’automatisation ne remplacent pas l’expertise humaine mais l’élèvent.
Nous pouvons obtenir une précision de sortie très précise dès la mise en service tout en supprimant de nombreux processus manuels et fastidieux de mappage des données. Notre modèle d’IA est conçu pour une utilisation sur site afin de permettre une correction humaine afin de poursuivre l’entraînement du modèle dans le but d’atteindre une précision de 100 %.
Un exemple concret
Appliquons cela à certains scénarios de distribution réels.
Notre logiciel rationalise les données transactionnelles au point de saisie de la commande, que ce soit au comptoir, par téléphone, en ligne ou sur un appareil mobile. La plateforme est intégrée aux plateformes SAP ERP existantes ou nouvelles pour réduire les processus de vente manuels. Il s’attaque à l’un des plus gros problèmes de la distribution : les écarts dans les descriptions de produits entre les entreprises et les clients. Avec OMS+IA, un distributeur peut traiter automatiquement une commande envoyée par courrier électronique au format Excel ou PDF, en capturant et en convertissant ces données en commande dans votre ERP. Les humains peuvent revoir la commande, mais le gain de temps est énorme. Même si vous n’obtenez qu’une correspondance de 75 % sur la conversion d’une commande de mille lignes, l’IA et l’automatisation permettent d’économiser les trois quarts du temps normalement consacré au traitement manuel des commandes.
Par exemple, nous pouvons faire correspondre tous les attributs du produit, pas seulement à un champ 1:1. OMS+IA peut correspondre au CMIR, à la description du client, par SKU ou numéro de série, et bien plus encore. Le logiciel permet diverses correspondances basées sur plusieurs critères de recherche. Cela a un impact immédiat et énorme sur l’expérience de l’utilisateur final.
Dès le début de la commande, nous éliminons la saisie manuelle. Les commandes arrivent et le logiciel associe les données de la commande aux registres d’inventaire d’un distributeur. Même si le système atteint 75 % sur une commande de mille lignes, il élimine le travail manuel jusqu’à un quart d’un processus manuel autrefois fastidieux. Cela améliore considérablement le temps de conversion du devis à la commande. Les erreurs diminuent. Le résultat net s’améliore.
Les clients n’ont pas non plus besoin de retaper le mappage à chaque fois que l’ensemble de données change. OMS+IA de DataXstream a été spécialement conçu pour les non-scientifiques des données ; n’importe qui peut l’utiliser. Nous éliminons toute ambiguïté afin que le représentant du service client puisse améliorer son travail quotidien, ce qui augmente les résultats.
Pour en savoir plus, visitez-nous ici.
juillet 8, 2024
Évitez les pièges de l’IA : comprendre comment votre entreprise vend est la clé d’un déploiement fluide de l’IA
De nombreuses entreprises ont du mal à savoir où et comment implémenter l’intelligence artificielle (IA) dans leurs flux de travail. Nous vous suggérons d’appliquer l’IA aux processus à plus forte valeur ajoutée de votre entreprise (ventes et saisie des commandes), car le retour sur investissement (ROI) peut être rapide et substantiel.
Avec l’IA, le délai d’exécution des devis peut aller de 12 heures à 20 minutes, le temps de formation diminue de 90 % et la productivité commerciale explose. Une commande simple sur une seule ligne passe de 40 clics à cinq, et de 10 écrans à quatre. C’est un argument convaincant en faveur de l’application de l’IA aux interactions avec les clients qui vous rapportent de l’argent.
Chez DataXstream, nous le faisons dès le départ – avant que l’IA ne soit appliquée – afin que nous puissions créer les modèles d’apprentissage automatique adaptés à votre entreprise, puis les appliquer aux processus à plus forte valeur ajoutée de votre entreprise pour stimuler les ventes. Cela va au-delà de l’intégration lift and shift des données du système existant vers la nouvelle plateforme. En appliquant l’IA, nous allons au-delà des méthodes traditionnelles de traitement des informations pour personnaliser et automatiser votre transition. Voici comment cela fonctionne.
Exigences en matière de données pour l’intelligence artificielle
Le mappage de données traditionnel nécessite une manipulation manuelle des informations pour les migrer vers la nouvelle plateforme. En règle générale, nous voyons des entreprises prendre des données numérisées et appliquer un modèle de marquage standard qui nécessite des ajustements continus au fur et à mesure. Les entreprises peuvent prétendre qu’elles peuvent vous offrir une précision de 100 % en utilisant leur solution d’IA « dès le départ », mais ce n’est pas tout à fait vrai. La plupart des solutions nécessitent une refonte humaine importante pour fonctionner correctement.
Le plus grand différenciateur de notre plateforme OMS+IA est que nous personnalisons nos modèles de correspondance en fonction de la manière dont le client recherche les matériaux lors de l’élaboration d’une commande ou d’un devis.
Par exemple:
Pourquoi est-ce important? Lorsqu’il s’agit d’automatisation des documents utilisant la technologie d’apprentissage automatique et l’IA pour commencer à automatiser le processus de commande, les modèles de correspondance des matériaux doivent s’aligner sur la manière dont l’entreprise recherche ses matériaux.
Nous examinons la façon dont nos clients vendent, leurs pratiques commerciales, les requêtes typiques sur les produits, la complexité des descriptions de produits, et bien plus encore. Il s’agit d’un processus qui prépare le terrain pour la migration des données, la mise en service et le succès final.
Bien que les données puissent être similaires selon le segment industriel, chaque distributeur gère son activité différemment. Nous recherchons ces points de différenciation. Par exemple, nous pouvons modifier notre application pour prioriser la manière dont une requête client renvoie les données produit. Vous voudrez peut-être d’abord une liste de marques. Ou vous souhaiterez peut-être que la liste soit classée par ordre de priorité en fonction de ce qui est en stock. Les données renvoyées lors d’une requête client peuvent être personnalisées en fonction de la manière dont le client effectue sa recherche et de ce qui est important pour lui.
Cette personnalisation s’applique à tous les documents de commande SAP SD, qu’il s’agisse d’un devis, d’une demande par e-mail, d’un retour, d’un avoir ou de la commande elle-même. Nous concevons la solution adaptée à votre entreprise. C’est inhabituel pour un produit standard.
En plus de faire gagner du temps, l’IA constitue une protection contre les données incorrectes ou mal entretenues, les fautes de frappe et d’autres facteurs compliquant les ensembles de données des distributeurs.
Les algorithmes d’IA peuvent :
Les clients DataXstream travaillent avec nos data scientists pour modéliser les données et les personnaliser en fonction de leur entreprise. Avec l’IA, ce processus est stratégique et non manuel. La prise de décision humaine reste au premier plan de cette approche. Cependant, vous ne perdez pas de temps sur le mappage manuel des données : l’IA fait le gros du travail. Dans ce scénario, l’IA et l’automatisation ne remplacent pas l’expertise humaine mais l’élèvent.
Nous pouvons obtenir une précision de sortie très précise dès la mise en service tout en supprimant de nombreux processus manuels et fastidieux de mappage des données. Notre modèle d’IA est conçu pour une utilisation sur site afin de permettre une correction humaine afin de poursuivre l’entraînement du modèle dans le but d’atteindre une précision de 100 %.
Un exemple concret
Appliquons cela à certains scénarios de distribution réels.
Notre logiciel rationalise les données transactionnelles au point de saisie de la commande, que ce soit au comptoir, par téléphone, en ligne ou sur un appareil mobile. La plateforme est intégrée aux plateformes SAP ERP existantes ou nouvelles pour réduire les processus de vente manuels. Il s’attaque à l’un des plus gros problèmes de la distribution : les écarts dans les descriptions de produits entre les entreprises et les clients. Avec OMS+IA, un distributeur peut traiter automatiquement une commande envoyée par courrier électronique au format Excel ou PDF, en capturant et en convertissant ces données en commande dans votre ERP. Les humains peuvent revoir la commande, mais le gain de temps est énorme. Même si vous n’obtenez qu’une correspondance de 75 % sur la conversion d’une commande de mille lignes, l’IA et l’automatisation permettent d’économiser les trois quarts du temps normalement consacré au traitement manuel des commandes.
Par exemple, nous pouvons faire correspondre tous les attributs du produit, pas seulement à un champ 1:1. OMS+IA peut correspondre au CMIR, à la description du client, par SKU ou numéro de série, et bien plus encore. Le logiciel permet diverses correspondances basées sur plusieurs critères de recherche. Cela a un impact immédiat et énorme sur l’expérience de l’utilisateur final.
Dès le début de la commande, nous éliminons la saisie manuelle. Les commandes arrivent et le logiciel associe les données de la commande aux registres d’inventaire d’un distributeur. Même si le système atteint 75 % sur une commande de mille lignes, il élimine le travail manuel jusqu’à un quart d’un processus manuel autrefois fastidieux. Cela améliore considérablement le temps de conversion du devis à la commande. Les erreurs diminuent. Le résultat net s’améliore.
Les clients n’ont pas non plus besoin de retaper le mappage à chaque fois que l’ensemble de données change. OMS+IA de DataXstream a été spécialement conçu pour les non-scientifiques des données ; n’importe qui peut l’utiliser. Nous éliminons toute ambiguïté afin que le représentant du service client puisse améliorer son travail quotidien, ce qui augmente les résultats.
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