AI tööriistad: kohandatud kuva eelised ja väljakutsed

Klient saadab tehisintellekti{0}}loodud pildi jaemüügiekraanist ja küsib: "Kas saate seda teha? Kui palju see maksab?"

Kohandatud kuvaritootjate puhul on see olukord üha tavalisem. Paar aastat tagasi saatsid kliendid tavaliselt tootefotosid, ligikaudseid visandeid, brändijuhiseid või lihtsaid võrdluspilte. Nüüd kasutavad paljud ostjad tehisintellekti tööriistu ekraanikontseptsioonide loomiseks enne tarnijaga ühenduse võtmist. Mõned AI-pildid näevad väga lihvitud välja. Mõned näevad välja peaaegu nagu tõelised jaemüügifotod.

Samal ajal kasutavad kliendid tehisintellekti ka päringumeilide kirjutamiseks, disainiülevaadete koostamiseks, tootenõuete korraldamiseks ja tarnijatelt tehniliste küsimuste esitamiseks. Tootjad teevad sama ka teisel pool. Müügimeeskonnad kasutavad tehisintellekti klienditeabe korrastamiseks, kiiremaks vastamiseks, proovivärskenduste selgitamiseks ja inseneride kommentaaride tõlkimiseks kliendi selgemasse keelde.

Niisiis, kas AI on tootjatele hea või halb?

Lühike vastus: AI on kasulik, kui see parandab suhtlust, kuid riskantne, kui inimesed käsitlevad tehisintellekti pilte või AI{0}}kirjalikku teksti lõpliku tootmisteabena.

Kohandatud kuvaritootja jaoks võib tehisintellekt muuta varase suhtlusetapi kiiremaks ja visuaalsemaks. See võib aidata nii klientidel kui ka tarnijatel ideid selgemalt kirjeldada. Kuid tehisintellekt ei saa asendada inseneriülevaatust, reaalset materjali valikut, konstruktsiooni testimist, pakkumise analüüsi, proovide väljatöötamist ega tootmiskontrolli.

See erinevus on oluline.

Millised on tehisintellekti eelised ja puudused tootjate jaoks?

AI tööriistad toovad tootjatele tõelist kasu, eriti kliendisuhtluses. Kuid need tekitavad ka uusi probleeme, kui kliendid ja tarnijad loodavad liiga palju tehisintellektile.

Lihtsamalt öeldes on AI kasulik ideede ja suhtluse etapis.

See muutub riskantseks, kui seda käsitletakse kui projekteerimisfaili, hinnapakkumise alust, insenerilahendust või tootmislubadust.

Kuidas AI muudab suhtlust klientide ja tootjate vahel

AI on muutnud paljude kohandatud kuvaprojektide lähtepunkti.

Enne võib klient kirjutada:

>Vajame oma uue toote jaoks papist väljapanekut.

Selline uurimine oli väga avatud. Müügimeeskond pidi esitama palju järel{1}}küsimusi, enne kui projekt sai edasi liikuda.

Nüüd võib klient saata AI{0}}loodud kuvapildi, millel on näha kuju, värvistiil, toote paigutus, poe taust ja isegi valgustus. Pilt võib aidata tootjal palju kiiremini aru saada, mida klient silmas peab.

See on hea asi.

Kuid pilt ei sisalda sageli tegelikuks tootmiseks vajalikku teavet. See ei pruugi kuvada ekraani suurust. See ei pruugi kajastada tegelikku materjali paksust. Võib tunduda, et riiulid ujuvad ilma toetuseta. Toode võib tunduda heledam, kui see tegelikult on. Ekraan võib olla ilus, kuid liiga kallis teha, liiga suur tarnimiseks või ebastabiilne päris jaekaupluses.

See on uus suhtlusväljakutse.

AI aitab klientidel ideid kiiremini väljendada. Kuid tootjad peavad ikkagi muutma need ideed praktilisteks kuvastruktuurideks.

Kasu 1: AI aitab klientidel oma ideid selgemalt väljendada

Paljude ostjate jaoks pole kohandatud vitriinaluse kirjeldamine lihtne.

Nad teavad tunnet, mida nad tahavad. Nad võivad teada brändi värvi, toote tüüpi ja kaupluse keskkonda. Kuid nad ei pruugi teada, mis vahe on põrandaekraanil, letiekraanil, kõrvalväljapanekul, prügikastil, kaubaaluste väljapanekul või sega{2}}materjalide jaemüügi väljapanekul.

AI aitab seda lõhet täita.

Klient saab luua kontseptsioonipildi ja öelda:

>See on lähedal sellele, mida me tahame.

See pilt ei pruugi olla tootmis{0}}valmis, kuid see annab tootjale kasulikku teavet:

• Eelistatud ekraani kuju
• Värvi suund
• Toote esitluse stiil
• Jaemüügi õhkkond
• Brändingu intensiivsus
• Riiulite või väljapanekutsoonide arv
• Ajutine või esmaklassiline visuaalne tunne
• Olenemata sellest, kas klient soovib paberit, akrüüli, metalli, puitu või segatud{0}}materjalide välimust

Kohandatud kuvaritootja jaoks võib see varajases arutelus aega säästa.

Selle asemel, et arvata ostja visuaalset suunda, võib müügi- ja disainimeeskond alustada selgema viitega.

Siiski peab tootja küsima:

>Kas see pilt on ainult stiiliviide või soovite, et me selle põhjal välja töötaksime reaalse struktuuri?

See üks küsimus hoiab ära palju arusaamatusi.

Kasu 2: AI aitab tootjatel päringuid kiiremini korraldada

Kui müügimeeskond saab päringu, ei ole esimene ülesanne tsiteerida. Esimene ülesanne on mõistmine.

AI aitab organiseerida hajutatud klienditeavet selgemaks projektiülesanneteks. Näiteks kui klient saadab mitu sõnumit, tootefotot, tehisintellekti kontseptsioonipilte ja ligikaudseid nõudeid, võib tehisintellekt aidata teha kokkuvõtte:

• Millist toodet kuvatakse
• Millist väljapanekut klient soovib
• Milline teave on puudu
• Milliseid küsimusi tuleks järgmisena esitada
• Olenemata sellest, kas projekt on mõeldud jaekaupluste, ürituste, supermarketite või näituste jaoks
• Ükskõik, kas klient räägib papist, PVC-st, akrüülist, metallist, puidust või kärgplaadist
• Kas projekt vajab projekteerimist, proovivõttu, tootmist või ainult hinnakalkulatsiooni

See on kasulik müügisuhtluseks.

Klient võib kirjutada:

>Kas saate seda kuva tsiteerida? Vajame midagi sellist, nagu meie suupistebrändi pilt.

AI võib aidata müügimeeskonnal professionaalset vastust korraldada:

• Täname klienti kontseptsiooni viite eest.
• Selgitage, et pilti saab kasutada kujundussuunana.
• Küsi toote suurust ja kaalu.
• Küsige ekraani eeldatavaid mõõtmeid.
• Küsi tellimuse kogust.
• Küsige, kas ekraan tuleks tarnida{0}}pakendis või kokkupanduna.
• Küsige, kas kliendil on kunstiteoste faile.
• Selgitage, et enne täpse pakkumise esitamist on vaja inseneriülevaatust.

Vastus on kiirem. Rohkem struktureeritud. Kliendil on seda lihtsam mõista.

Kuid tehisintellekt ei peaks otsustama noteerimisstrateegia üle. See ei saa hinnata kliendi eelarvet, kiireloomulisust, tõsidust ega pikaajalist-väärtust. Need sõltuvad ikkagi müügikogemusest.

3. eelis: tehisintellekt muudab järelsuhtluse-tõhusamaks

Järel-suhtlus on kohandatud kuvaprojektide suur osa.

Pärast esimest päringut võib toimuda palju aruteluringe:

• Materjali valik
• Struktuuri reguleerimine
• Kunstiteose kinnitus
• Tsitaadi läbivaatamine
• Näidise edenemine
• Saatmisviis
• Pakendi disain
• Tootmise ajakava
• Klientide tagasiside
• Tehnilised soovitused

Tehisintellekt võib aidata müügimeeskondadel kirjutada selgemaid järel{0}}teateid, eriti kui teema hõlmab tehnilist teavet.

Näiteks võib insener müügimeeskonnale öelda:

>Riiuli kaldenurk vajab reguleerimist. Vastasel juhul võib toode pärast laadimist ettepoole libiseda.

Müügiinimene saab kasutada tehisintellekti, et muuta see kliendi{0}}sõbralikuks inglise keeleks:

>Meie insenerimeeskond soovitab riiulinurka veidi reguleerida, et parandada toote stabiilsust jaemüügi ajal. See muudatus aitab toodetel pärast laadimist paigal püsida.

Selline suhtlus on oluline.

Kliendid ei pea alati lugema sisemist tehnilist keelt. Nad peavad mõistma muudatuse põhjust.

AI võib samuti aidata ette valmistada:

• Pakkumise järel{0}}meilid
• Näidisedenemise värskendused
• Disaini läbivaatamise selgitused
• Kliendi meeldetuletussõnumid
• Koosolekute kokkuvõtted
• Kinnituse kontrollnimekirjad

Eeliseks pole see, et tehisintellekt „teeb järel{0}}”. Eeliseks on see, et AI aitab müügimeeskondadel sõnumit selgemalt ja järjepidevamalt väljendada.

Kasu 4: AI aitab selgitada kujundusfaile ja proovide võtmise üksikasju

Kohandatud kuvaprojektid hõlmavad sageli palju faile ja kinnitusi.

Kliendid võivad saata tehisintellekti pilte, brändijuhiseid, pakendikunstiteoseid, tootefotosid või ligikaudseid visandeid. Tootjad võivad koostada 3D-renderdusi, struktuurijooniseid, jooniseid, näidisfotosid, materjalisoovitusi ja pakkimisjuhiseid.

AI võib aidata neid faile organiseeritumalt selgitada.

Näiteks võib tarnija enne proovide võtmist nõuda, et klient kinnitaks:

• Ekraani üldine suurus
• Toote suurus ja kaal
• Riiulite arv
• Materjali valik
• Kunstiteoste trükkimine
• Pinnaviimistlus
• Kokkupanek meetod
• Pakkimisviis
• Kohaletoimetamise nõuded
• Revisjonipunktide näidised

AI võib aidata muuta selle puhtaks näidiskinnitusloendiks.

Sellest on abi, sest paljud näidisprobleemid tulenevad mittetäielikust kinnitusest. Klient võib välimuse heaks kiita, kuid unustada kinnitada riiuli laadimist. Või võivad nad kuvari suuruse heaks kiita, kuid hiljem toote pakendi suurust muuta.

AI ei saa seda kõike ära hoida. Kuid see võib aidata tootjatel kinnituspunkte selgemalt edastada.

Lõplik vastutus on ikkagi meeskonnal.

Enne proovide võtmist peaksid kõik projekteerimine, projekteerimine, müük ja kliendi heakskiit olema kooskõlas. AI saab aidata keelega. See ei saa arvustust asendada.

Risk 1: AI-Loodud pildid näevad sageli head välja, kuid pole tootmiseks valmis-

See on praegu suurim probleem, millega tootjad silmitsi seisavad.

AI{0}}loodud kuvapildid võivad välja näha muljetavaldavad. Neil võib olla ilus valgustus, täiuslikud riiulid, puhas jaemüügi taust ja atraktiivne tootepaigutus. Kuid paljud neist piltidest ei järgi tegelikku tootmisloogikat.

Levinud probleemide hulka kuuluvad:

• Reaalseid mõõtmeid pole
• Ebareaalne materjali paksus
• Riiulid ilma korraliku toeta
• Konstruktsioonid, mida ei saa{0}}tasaseks pakkida
• Kujundid, mida on raske stantsiga-lõigata või kokku panna
• Toote kaalu ei arvestata
• Ekraani alus on stabiilsuse tagamiseks liiga väike
• Trükiala ei ole konstruktsiooniosadest eraldatud
• Kallid visuaalsed detailid, mida klient ei oota
• Segamaterjalid, mis on kujutatud pildil, kuid pole selgelt määratletud

Näiteks võib tehisintellekti kujutisel olla pappekraan, millel on kumer ujuv riiul, läikivad akrüülist-nagu paneelid, metallist-välimusega raamid ja puidust tekstuur ühes kujunduses. Klient võib küsida lihtsat papist hinda, kuid tegelikult viitab pilt keerukale segatud-materjalistruktuurile.

Seetõttu ei tohiks tootjad otse AI-pilti tsiteerida.

AI{0}}loodud pilt on kontseptsiooni viide, mitte tootmisjoonis.

Vastutav tootja peaks seda selgelt selgitama:

>Seda pilti saame kasutada disainisuunana. Enne täpset tsiteerimist peab meie insenerimeeskond üle vaatama struktuuri, suuruse, materjali, toote kaalu, kokkupanekumeetodi ja pakkimisnõude.

See vastus kaitseb mõlemat poolt.

Risk 2: AI võib panna kliendid ootama kiiremaid pakkumisi, kui tegelikkus seda võimaldab

AI loob kontseptsioone kiiresti. See kiirus muudab klientide ootusi.

Mõned ostjad võivad mõelda:

>Mul on pilt juba olemas. Miks sa ei või kohe tsiteerida?

Kuid kohandatud kuvaritootja jaoks ei piisa pildist.

Täpse hinnapakkumise jaoks on tavaliselt vaja:

• Ekraani suurus
• Materjal
• Toote suurus
• Toote kaal
• Riiulite arv
• Kogus
• Trükimeetod
• Pinnaviimistlus
• Struktuuri keerukus
• Pakkimisviis
• Saatmisviis
• Kas proovi on vaja
• Kas projekteerimine vajab inseneriarendust

Kiire hinnang võib olla võimalik, kuid ametlik hinnapakkumine nõuab üksikasjalikumat hindamist.

See kehtib eriti kohandatud pappekraanide, akrüülekraanide, PVC-ekraanide, metallekraanide, puitekraanide ja kärgstruktuuride kohta. Igal materjalil on erinev tootmisloogika. AI-pildil lihtne kujundus võib nõuda kalleid tööriistu, spetsiaalset printimist, täiendavat tugevdamist või keerulist pakkimist.

Seega peab tootja ootustega hakkama saama.

Professionaalne vastus ei ole alati kõige kiirem vastus. Professionaalne vastus on vastus, mis vähendab riski enne tootmise alustamist.

3. risk: tehisintellekt-Klientide kirjalikud juhendid võivad tunduda täielikud, kuid siiski puuduvad peamised üksikasjad

Kliendid kasutavad nüüd tehisintellekti ka projektikirjelduste kirjutamiseks.

Tulemus võib tunduda lihvitud:

>Otsime keskkonnasõbralikku{0}}kvaliteetset jaemüügilahendust, mis parandab toodete nähtavust ja toetab brändide loo jutustamist kaasaegses jaemüügikeskkonnas.

See kõlab professionaalselt. Kuid tootmise jaoks võib see siiski olla puudulik.

Tarnija peab ikkagi teadma:

• Millist toodet näidatakse?
• Mis on toote mõõdud?
• Mis on toote kaal?
• Mitu SKU-d?
• Mitu ühikut riiuli kohta?
• Kus kuvarit hakatakse kasutama?
• Kas see on ajutine-või pikaajaline?
• Mis on sihtkogus?
• Kas klient vajab{0}}korterpakkide saatmist?

Kas eelarvevahemik on olemas?

Kas kliendil on kunstiteoste faile?

See on uus kummaline probleem: päring näeb parem välja, kuid see ei pruugi olla kasulikum.

Viimistletud tehisintellektil{0}}võivad siiski puududa pakkumiseks ja kujundamiseks vajalikud tootmisandmed.

Müügimeeskondade tähelepanu ei tohiks ladus keel segada. Nad peaksid kontrollima, kas juhend sisaldab tegelikku tootmisteavet.

Risk 4: AI vastused võivad muuta tootjad professionaalseks, kuid vähem vastutustundlikuks

Tootjad kasutavad klientidele vastamiseks ka tehisintellekti. See on kasulik, kuid vajab kontrolli.

AI oskab kirjutada sujuvaid, viisakaid ja professionaalseid vastuseid. Mõnikord liiga sile.

Oht seisneb selles, et AI{0}}loodud vastus võib kõlada kindlamalt, kui meeskond tegelikult on. See võib öelda:

>Jah, me saame teha selle täpselt selliseks nagu pildil.

See on riskantne.

Parem vastus oleks:

>Pilti saab kasutada kontseptsiooni viitena. Meie insenerimeeskond vaatab enne teostatavuse ja hinnapakkumise kinnitamist läbi struktuuri, materjali, toote laadimise, kokkupanekumeetodi ja pakkimisnõuded.

See erinevus on oluline.

Tootmises loovad sõnad vastutuse. Kui tarnija lubab liiga vara, võib klient eeldada, et lõplik proov vastab täpselt tehisintellekti kujutisele. Kuid pärast tehnilist ülevaatamist võib struktuur vajada muudatusi. Materjal võib vajada reguleerimist. Maksumus võib olla suurem. Ekraan võib vajada tugevdamist.

AI võib aidata sõnumit kirjutada. See ei tohiks lubadusi anda.

Iga vastus, mis on seotud teostatavuse, pakkumise, tarneaja, materjali, konstruktsiooni, laadimise või tootmisriskiga, peaks läbi vaatama inimmeeskond.

Kuidas tootjad peaksid AI{0}}loodud klientide taotlusi käsitlema

AI{0}}loodud päringud ei ole probleemiks, kui neid õigesti käsitletakse.

Tootjad peaksid looma selge protsessi tehisintellekti kontseptsioonide tegelikeks projektideks muutmiseks.

1. samm: käsitlege tehisintellekti pilti kontseptsiooni viitena

Esimene samm on austada kliendi ideed.

Ärge lükake tehisintellekti kujutist kohe tagasi. See võib sisaldada kasulikku visuaalset suunda. See võib näidata kliendile meelepärast kuvamisstiili.

Kuid tarnija peaks selgelt selgitama, et pilt ei ole tootmisfail.

Hea vastus võiks öelda:

>Täname kontseptsioonipildi jagamise eest. Saame seda kasutada visuaalse viitena ja vaadata, kuidas muuta see praktiliseks kuvastruktuuriks.

See hoiab vestluse positiivsena, seades samas õiged ootused.

2. samm: küsige toote ja jaemüügi üksikasju

Pärast tehisintellekti kujutise saamist peaks tarnija küsima tegelikku projektiteavet.

Olulised küsimused hõlmavad järgmist:

Millist toodet näidatakse?

Mis on toote suurus?

Mis on toote kaal?

Mitu SKU-d kuvatakse?

Mitu toodet peaks igale riiulile mahutama?

Kus kuvarit hakatakse kasutama?

Kas see on mõeldud supermarketi, erikaupluse, ürituse või näituse jaoks?

Kui kaua kuvarit kasutatakse?

Kas eelistate pappi, PVC-d, akrüüli, metalli, puitu või segamaterjale?

Kas ekraan tuleks tarnida lameda{0}}pakendatud või kokkupanduna?

Mis on tellimuse sihtkogus?

Need küsimused muudavad visuaalse idee valmistatavaks projektiks.

3. samm: laske enne tsiteerimist teostatavus üle vaadata

Kui põhiteave on selge, peaks insenerimeeskond kontseptsiooni üle vaatama.

Nad peavad kontrollima:

Kas struktuur on stabiilne

Kas valitud materjal sobib

Kas riiulid suudavad toodet toetada

Kas kuvarit saab hõlpsasti kokku panna

Kas disaini saab tõhusalt pakkida ja tarnida

Kas kulu vastab kliendi tõenäolisele eelarvele

Kas ekraan vajab prototüübi testimist

See samm on koht, kus tootjad loovad tõelist väärtust.

AI suudab pildi toota. Tehnika muudab ideed millekski, mis suudab seista, hoida tooteid, ohutult tarnida ja laos töötada.

4. samm: teisendage kontseptsioon tõeliseks kujundusfailiks

Pärast teostatavuse ülevaatamist tuleks tehisintellekti kontseptsioon muuta tõelisteks disainimaterjalideks.

See võib hõlmata järgmist:

3D-renderdamine

Struktuuri joonis

Dieline pappekraanile

Materjali spetsifikatsioon

Trüki paigutus

Montaažijuhend

Kinnitusfaili näidis

Pakkimisplaan

See on erinevus kontseptsiooni ja{0}}tootmisvalmis kujunduse vahel.

Klient võib alustada tehisintellektiga. Kuid tootmine vajab päris faile.

5. samm: kinnitage enne tootmist proovi üksikasjad

Enne proovide võtmist peaksid mõlemad pooled kinnitama peamised üksikasjad.

See hõlmab järgmist:

Suurus

Materjal

Trükkimine

Toote laadimine

Riiuli kogus

Kokkupanek meetod

Pakkimisviis

Näidise eesmärk

Oodatud muudatused

Tootmiskogus

See kinnitus kaitseb projekti arusaamatuste eest.

AI võib aidata kontrollnimekirja koostada. Klient ja tootja peavad selle ikkagi kinnitama.

Viimased mõtted: tehisintellekt muudab suhtlemise kiiremaks, kuid tootmine vajab siiski tõelisi teadmisi

AI muudab seda, kuidas kliendid ja tootjad omavahel räägivad.

Kliendid saavad nüüd luua kuvamiskontseptsioone enne tarnijaga ühenduse võtmist. Nad saavad kirjutada selgemaid e-kirju, koostada visuaalseid viiteid ja kirjeldada brändiideid kiiremini. Tootjad saavad kasutada tehisintellekti ka päringute korraldamiseks, tõhusamaks vastamiseks, proovivõtuvärskenduste selgitamiseks ning müügi-, disaini- ja insenerimeeskondadevahelise suhtluse parandamiseks.
Need on tõelised eelised.
Tootmise jaoks on kiirus kasulik. Täpsus on olulisem.
Kohandatud kuvamisprojekt vajab endiselt inimese hinnangut: toote kaalu ülevaatus, materjali valik, konstruktsiooni projekteerimine, näidiste testimine, printimise kinnitus, pakkimise planeerimine ja tootmiskontroll.
AI võib vestlust alustada.
Tootmine peab veel töö lõpetama.