Инструменты искусственного интеллекта: преимущества и проблемы пользовательского отображения

Покупатель отправляет изображение витрины магазина, созданное-ИИ, и спрашивает: "Вы можете это сделать? Сколько это стоит?"

Для производителей нестандартных дисплеев такая ситуация становится все более распространенной. Несколько лет назад клиенты обычно присылали фотографии продуктов, черновые эскизы, рекомендации по бренду или простые справочные изображения. Теперь многие покупатели используют инструменты искусственного интеллекта для создания концепций отображения, прежде чем обращаться к поставщику. Некоторые изображения AI выглядят очень безупречно. Некоторые выглядят почти как настоящие розничные фотографии.

В то же время клиенты также используют ИИ для написания электронных писем с запросами, подготовки технических заданий, организации требований к продукции и задания поставщикам технических вопросов. Производители делают то же самое с другой стороны. Отделы продаж используют ИИ для организации информации о клиентах, более быстрого ответа, объяснения обновлений выборки и перевода технических комментариев на более понятный язык клиентов.

Итак, хорош или плох ИИ для производителей?

Короткий ответ: ИИ полезен, когда он улучшает коммуникацию, но опасен, когда люди рассматривают изображения ИИ или написанный ИИ текст как окончательную производственную информацию.

Для производителя нестандартных дисплеев ИИ может сделать ранний этап общения более быстрым и наглядным. Это может помочь как клиентам, так и поставщикам более четко описать идеи. Но ИИ не может заменить инженерную экспертизу, реальный выбор материалов, структурные испытания, анализ предложений, разработку образцов или контроль производства.

Эта разница важна.

Каковы преимущества и недостатки ИИ для производителей?

Инструменты искусственного интеллекта приносят реальную пользу производителям, особенно в сфере общения с клиентами. Но они также создают новые проблемы, когда клиенты и поставщики слишком сильно полагаются на ИИ.

Проще говоря, ИИ полезен на этапе идеи и коммуникации.

Это становится рискованным, если рассматривать его как проектный файл, основу предложения, инженерное решение или производственное обещание.

Как ИИ меняет общение между клиентами и производителями

ИИ изменил отправную точку многих проектов индивидуального отображения.

Раньше клиент мог написать:

>Для нашей новинки нам нужен картонный дисплей.

Такое расследование было очень открытым. Отделу продаж пришлось задать множество дополнительных-вопросов, прежде чем проект мог двигаться дальше.

Теперь покупатель может отправить созданное искусственным интеллектом-изображение, показывающее форму, цветовой стиль, расположение продукта, фон магазина и даже атмосферу освещения. Изображение может помочь производителю гораздо быстрее понять, что имеет в виду покупатель.

Это хорошо.

Но изображение зачастую не содержит информации, необходимой для реального производства. Он может не отображать размер дисплея. Это может не отражать реальную толщину материала. Может показаться, что полки плавают без поддержки. Изделие может выглядеть светлее, чем есть на самом деле. Дисплей может быть красивым, но слишком дорогим в изготовлении, слишком большим для доставки или нестабильным в реальном розничном магазине.

Это новый вызов коммуникации.

ИИ помогает клиентам быстрее выражать идеи. Но производителям еще предстоит воплотить эти идеи в практические конструкции дисплеев.

Преимущество 1: ИИ помогает клиентам более четко выражать свои идеи

Для многих покупателей описать индивидуальную витрину непросто.

Они знают, чего хотят. Они могут знать цвет бренда, тип продукта и среду в магазине. Но они могут не знать разницы между напольной витриной, прилавком, витриной для помощников, мусорным баком, витриной с поддонами или витриной для розничной торговли смешанными-материалами.

ИИ помогает сократить этот разрыв.

Клиент может создать концептуальное изображение и сказать:

>Это близко к тому, что мы хотим.

Возможно, это изображение еще не готово к производству-, но оно дает производителю полезную информацию:

• Предпочтительная форма дисплея
• Цветовое направление
• Стиль презентации продукта
• Розничная атмосфера
• Интенсивность брендинга
• Количество полок или витринных зон
• Временное или премиальное визуальное ощущение
• Независимо от того, хочет ли клиент внешний вид бумаги, акрила, металла, дерева или смешанного-материала.

Для производителя нестандартных дисплеев это может сэкономить время на раннем этапе обсуждения.

Вместо того, чтобы угадывать визуальное направление покупателя, команда продаж и дизайна может начать с более четкого ориентира.

Тем не менее, производитель должен спросить:

>Это изображение всего лишь образец стиля, или вы хотите, чтобы мы разработали на его основе настоящую структуру?

Один этот вопрос предотвращает множество недоразумений.

Преимущество 2: ИИ помогает производителям быстрее организовывать запросы

Когда отдел продаж получает запрос, первой задачей не является составление предложения. Первая задача – понимание.

ИИ может помочь организовать разрозненную информацию о клиентах в более четкое описание проекта. Например, если клиент отправляет несколько сообщений, фотографии продуктов, концептуальные изображения ИИ и приблизительные требования, ИИ может помочь обобщить:

• Какой товар будет отображаться
• Какой дисплей хочет заказчик
• Какая информация отсутствует
• Какие вопросы следует задать следующим
• Независимо от того, предназначен ли проект для розничных магазинов, мероприятий, супермаркетов или выставок.
• Говорит ли клиент о картоне, ПВХ, акриле, металле, дереве или сотовой плите.
• Требуется ли проекту проектирование, отбор проб, производство или только смета

Это полезно для коммерческого общения.

Клиент может написать:

>Можете ли вы процитировать этот дисплей? Нам нужно что-то вроде изображения для нашего бренда снеков.

ИИ может помочь команде продаж организовать профессиональный ответ:

• Поблагодарите клиента за ссылку на концепцию.
• Объясните, что изображение можно использовать как направление дизайна.
• Спросите размер и вес продукта.
• Спросите ожидаемые размеры дисплея.
• Спросите количество заказа.
• Спросите, следует ли отправлять дисплей в разобранном-упакованном виде или в собранном виде.
• Спросите, есть ли у клиента файлы с иллюстрациями.
• Объясните, что перед составлением точного предложения необходима инженерная экспертиза.

Ответ быстрее. Более структурированный. Клиенту легче понять.

Но ИИ не должен определять стратегию котировок. Он не может судить о бюджете клиента, срочности, серьезности или долгосрочной-ценности. Это все еще зависит от опыта продаж.

Преимущество 3. ИИ повышает эффективность-последующего общения

Последующая-информация играет важную роль в проектах по созданию персонализированных дисплеев.

После первого запроса может быть много раундов обсуждения:

• Выбор материала
• Корректировка структуры
• Подтверждение работы
• Пересмотр предложения
• Пример прогресса
• Способ доставки
• Дизайн упаковки
• График производства
• Отзывы клиентов
• Инженерные предложения

ИИ может помочь отделам продаж писать более четкие-сообщения, особенно если тема связана с технической информацией.

Например, инженер может сказать отделу продаж:

>Угол наклона полки требует регулировки. В противном случае продукт может соскользнуть вперед после загрузки.

Продавец может использовать искусственный интеллект, чтобы превратить это в-дружественный английский язык:

>Наша команда инженеров предлагает слегка отрегулировать угол полки, чтобы улучшить стабильность продукта при использовании в розничной торговле. Это изменение поможет продуктам оставаться на месте после загрузки.

Такое общение имеет значение.

Клиентам не всегда нужно читать внутренний технический язык. Им необходимо понять причину изменения.

ИИ также может помочь подготовить:

• Последующие электронные письма с предложениями-
• Примеры обновлений прогресса
• Пояснения к изменениям конструкции
• Напоминания клиентам
• Резюме встреч
• Контрольные списки подтверждения

Преимущество не в том, что ИИ "выполняет-последующие действия". Преимущество заключается в том, что ИИ помогает командам продаж выражать сообщение более четко и последовательно.

Преимущество 4: ИИ помогает объяснить файлы проекта и детали выборки

Проекты индивидуального отображения часто включают в себя множество файлов и подтверждений.

Клиенты могут отправлять изображения AI, рекомендации по бренду, изображения упаковки, фотографии продуктов или черновые эскизы. Производители могут подготовить 3D-изображения, структурные чертежи, штампы, образцы фотографий, рекомендации по материалам и инструкции по упаковке.

ИИ может помочь объяснить эти файлы более организованно.

Например, перед отбором проб поставщику может потребоваться подтверждение покупателем:

• Общий размер дисплея
• Размер и вес продукта
• Количество полок
• Выбор материала
• Печать художественных работ
• Чистота поверхности
• Метод сборки
• Способ упаковки
• Требования к доставке
• Примеры точек пересмотра

ИИ может помочь превратить это в чистый образец контрольного списка подтверждения.

Это полезно, поскольку многие проблемы с образцами возникают из-за неполного подтверждения. Заказчик может утвердить внешний вид, но забыть подтвердить загрузку полки. Или они могут утвердить размер дисплея, но позже изменить размер упаковки продукта.

ИИ не может предотвратить все это. Но это может помочь производителям более четко донести точки подтверждения.

Окончательная ответственность по-прежнему лежит на команде.

Перед отбором проб необходимо согласовать проектирование, проектирование, продажи и одобрение потребителя. ИИ может помочь с языком. Он не может заменить отзыв.

Риск 1.-Изображения, созданные ИИ, часто выглядят хорошо, но не готовы к производству.-

Это самая большая проблема, с которой сейчас сталкиваются производители.

Изображения, созданные-ИИ, могут выглядеть впечатляюще. У них может быть красивое освещение, идеальные полки, чистый торговый фон и привлекательное размещение товаров. Но многие из этих изображений не соответствуют реальной логике производства.

Общие проблемы включают в себя:

• Нет реальных размеров
• Нереальная толщина материала
• Полки без надлежащей поддержки
• Структуры, которые невозможно-упаковать в плоском виде
• Формы, которые сложно вырезать-вырезать или собирать
• Вес продукта не учитывается
• Основание дисплея слишком маленькое для устойчивости
• Область печати не отделена от конструктивных частей
• Дорогие визуальные детали, которых клиент не ожидает
• Смешанные материалы показаны на изображении, но четко не определены

Например, изображение AI может отображать картонный дисплей с изогнутой плавающей полкой, глянцевыми акриловыми панелями,-подобными металлу,-рамками, похожими на металл, и текстурой дерева — все в одном дизайне. Покупатель может запросить цену простого картона, но на самом деле изображение предполагает сложную структуру смешанного-материала.

Вот почему производителям не следует цитировать непосредственно изображения ИИ.

Изображение,-созданное искусственным интеллектом, — это концептуальный образец, а не производственный чертеж.

Ответственный производитель должен это четко объяснить:

>Мы можем использовать это изображение как направление дизайна. Прежде чем составить точное ценовое предложение, нашей команде инженеров необходимо проанализировать структуру, размер, материал, вес продукта, метод сборки и требования к упаковке.

Такой ответ защищает обе стороны.

Риск 2: ИИ может заставить клиентов ожидать более быстрых котировок, чем позволяет реальность

ИИ быстро создает концепции. Такая скорость меняет ожидания клиентов.

Некоторые покупатели могут подумать:

>У меня уже есть изображение. Почему нельзя сразу цитировать?

Но для производителя нестандартных дисплеев одной картинки недостаточно.

Для точного ценового предложения обычно требуется:

• Размер дисплея
• Материал
• Размер продукта
• Вес продукта
• Количество полок
• Количество
• Метод печати
• Чистота поверхности
• Сложность конструкции
• Способ упаковки
• Способ доставки
• Требуется ли образец
• Нужна ли конструкция инженерной разработки

Быстрая оценка возможна, но формальное предложение требует более подробной информации.

Это особенно актуально для нестандартных картонных дисплеев, акриловых дисплеев, дисплеев из ПВХ, металлических дисплеев, деревянных дисплеев и конструкций из сотовых плит. Каждый материал имеет разную производственную логику. Дизайн, который выглядит простым на изображении AI, может потребовать дорогих инструментов, специальной печати, дополнительного усиления или сложной упаковки.

Поэтому производителю необходимо управлять ожиданиями.

Профессиональный ответ не всегда самый быстрый ответ. Профессиональный ответ – это ответ, который снижает риск еще до начала производства.

Риск 3. Информационные бюллетени для клиентов, написанные с помощью ИИ,- могут показаться полными, но в них все равно не хватает ключевых деталей.

Теперь клиенты также используют ИИ для написания описаний проектов.

Результат может показаться безупречным:

>Мы ищем экологически чистое-решение премиум-класса для розничной торговли, которое улучшает видимость продукта и поддерживает рассказывание историй о бренде в современной розничной среде.

Это звучит профессионально. Но для производства он может быть еще неполным.

Поставщику еще необходимо знать:

• Какой товар будет представлен?
• Каковы размеры продукта?
• Каков вес продукта?
• Сколько SKU?
• Сколько единиц на полке?
• Где будет использоваться дисплей?
• Это временно или-долгосрочно?
• Каково целевое количество?
• Нужна ли клиенту доставка в разовой-упаковке?

Есть ли бюджетный диапазон?

Есть ли у клиента файлы иллюстраций?

Это странная новая проблема: запрос выглядит лучше, но, возможно, он не более полезен.

В идеальном техническом задании,-написанном искусственным интеллектом, могут отсутствовать производственные данные, необходимые для составления предложения и проектирования.

Команды продаж не должны отвлекаться на беглый язык. Им следует проверить, содержит ли краткое описание реальную производственную информацию.

Риск 4: Ответы ИИ могут сделать производителей профессиональными, но менее ответственными

Производители также используют ИИ для ответа клиентам. Это полезно, но требует контроля.

ИИ может писать плавные, вежливые и профессиональные ответы. Иногда слишком гладко.

Опасность заключается в том, что ответ,-генерируемый ИИ, может звучать более уверенно, чем есть на самом деле команда. Он может сказать:

>Да, мы можем сделать это точно так же, как на изображении.

Это рискованно.

Лучшим ответом было бы:

>Изображение можно использовать в качестве эталона концепции. Наша команда инженеров рассмотрит конструкцию, материал, загрузку продукта, метод сборки и требования к упаковке, прежде чем подтвердить осуществимость и предложение.

Эта разница имеет значение.

В производстве слова создают ответственность. Если поставщик обещает слишком рано, клиент может ожидать, что окончательный образец будет точно соответствовать изображению ИИ. Но после инженерной экспертизы в конструкцию могут потребоваться изменения. Материал может нуждаться в корректировке. Стоимость может быть выше. Возможно, дисплею потребуется усиление.

ИИ может помочь написать сообщение. Он не должен давать обещаний.

Каждый ответ, касающийся осуществимости, предложения, срока поставки, материала, конструкции, загрузки или производственного риска, должен быть рассмотрен группой людей.

Как производителям следует обрабатывать-запросы клиентов, генерируемые искусственным интеллектом

Запросы,-генерируемые искусственным интеллектом, не представляют собой проблемы, если они обрабатываются правильно.

Производителям следует разработать четкий процесс превращения концепций ИИ в реальные проекты.

Шаг 1. Рассматривайте изображение ИИ как образец концепции

Первый шаг — уважать идею клиента.

Не отвергайте изображение AI сразу. Он может содержать полезное визуальное направление. Он может отображать стиль отображения, который нравится покупателю.

Но поставщик должен четко объяснить, что изображение не является производственным файлом.

Хороший ответ мог бы звучать так:

>Спасибо, что поделились концептуальным изображением. Мы можем использовать его в качестве визуального ориентира и рассмотреть, как преобразовать его в практичную структуру отображения.

Это сохранит позитивный настрой разговора и при этом создаст правильные ожидания.

Шаг 2. Запросите информацию о продукте и розничной торговле.

После получения изображения AI поставщик должен запросить реальную информацию о проекте.

Важные вопросы включают в себя:

Какой товар будет представлен?

Каков размер продукта?

Каков вес продукта?

Сколько SKU будет отображено?

Сколько товаров должно вмещаться на каждой полке?

Где будет использоваться дисплей?

Это для супермаркета, специализированного магазина, мероприятия или выставки?

Как долго будет использоваться дисплей?

Вы предпочитаете картон, ПВХ, акрил, металл, дерево или смешанные материалы?

Должен ли дисплей поставляться в разобранном-упакованном виде или в собранном виде?

Каков целевой объем заказа?

Эти вопросы превращают визуальную идею в технологичный проект.

Шаг 3. Прежде чем предлагать цену, предоставьте инженерам возможность рассмотреть технико-экономическое обоснование

Как только основная информация будет ясна, команда инженеров должна рассмотреть концепцию.

Им необходимо проверить:

Стабильна ли структура

Подходит ли выбранный материал

Могут ли полки выдержать продукт

Легко ли собрать дисплей

Можно ли эффективно упаковать и отправить дизайн?

Соответствует ли стоимость вероятному бюджету клиента

Нужно ли дисплею тестирование прототипа

На этом этапе производители создают реальную ценность.

ИИ может создать картинку. Инженерное проектирование превращает эту идею в нечто, что может стоять, хранить продукты, безопасно доставляться и работать на складе.

Шаг 4. Преобразуйте концепцию в настоящий файл дизайна

После технико-экономического обоснования концепция ИИ должна быть преобразована в реальные проектные материалы.

Это может включать в себя:

3D-рендеринг

Чертеж конструкции

Линия для картонных дисплеев

Спецификация материала

Макет печати

Инструкция по сборке

Образец файла подтверждения

План упаковки

В этом разница между концепцией и готовым-проектом.

Клиент может начать с ИИ. Но для производства нужны настоящие файлы.

Шаг 5: Подтвердите детали образца перед производством

Перед отбором проб обе стороны должны подтвердить ключевые детали.

Это включает в себя:

Размер

Материал

Печать

Загрузка продукта

Количество полок

Метод сборки

Способ упаковки

Пример цели

Ожидаемые изменения

Количество продукции

Это подтверждение защищает проект от недоразумений.

ИИ может помочь подготовить контрольный список. Заказчик и производитель все равно должны это подтвердить.

Заключительные мысли: ИИ ускоряет коммуникацию, но производство по-прежнему нуждается в реальном опыте

ИИ меняет то, как клиенты и производители общаются друг с другом.

Теперь клиенты могут создавать концепции отображения, прежде чем обращаться к поставщику. Они могут писать более понятные электронные письма, готовить визуальные ссылки и быстрее описывать идеи бренда. Производители также могут использовать ИИ для организации запросов, более эффективного ответа, объяснения обновлений выборки и улучшения взаимодействия между отделами продаж, дизайна и проектирования.
Это реальные преимущества.
Для производства скорость полезна. Точность важнее.
Проект индивидуального дисплея по-прежнему требует человеческого решения: проверка веса продукта, выбор материала, проектирование конструкции, тестирование образцов, подтверждение печати, планирование упаковки и контроль производства.
ИИ может начать разговор.
Производство еще должно закончить работу.