AI įrankiai: tinkinto ekrano pranašumai ir iššūkiai

Klientas siunčia AI{0}}sugeneruotą mažmeninės prekybos ekrano vaizdą ir klausia: "Ar galite tai padaryti? Kiek tai kainuoja?"

Individualių ekranų gamintojams ši situacija tampa vis dažnesnė. Prieš kelerius metus klientai dažniausiai siųsdavo produktų nuotraukas, apytikslius eskizus, prekės ženklo gaires ar paprastus informacinius vaizdus. Dabar daugelis pirkėjų naudoja dirbtinio intelekto įrankius, kad sukurtų ekrano koncepcijas prieš susisiekdami su tiekėju. Kai kurie AI vaizdai atrodo labai nušlifuoti. Kai kurios atrodo beveik kaip tikros mažmeninės prekybos nuotraukos.

Tuo pat metu klientai taip pat naudoja dirbtinį intelektą, norėdami rašyti užklausų el. laiškus, rengti dizaino trumpus, tvarkyti gaminio reikalavimus ir užduoti tiekėjams techninius klausimus. Gamintojai tą patį daro ir kitoje pusėje. Pardavimų komandos naudoja dirbtinį intelektą siekdamos tvarkyti klientų informaciją, greičiau atsakyti, paaiškinti atrankos naujinius ir versti inžinerinius komentarus į aiškesnę klientų kalbą.

Taigi, ar AI yra geras ar blogas gamintojams?

Trumpas atsakymas: dirbtinis intelektas yra naudingas, kai pagerina komunikaciją, bet rizikingas, kai žmonės AI vaizdus ar AI{0}}rašytinį tekstą laiko galutine gamybos informacija.

Pasirinktiniam ekrano gamintojui AI gali pagreitinti ir vizualizuoti ankstyvą komunikacijos etapą. Tai gali padėti tiek klientams, tiek tiekėjams aiškiau apibūdinti idėjas. Tačiau dirbtinis intelektas negali pakeisti inžinerinės peržiūros, tikros medžiagų parinkimo, konstrukcijų bandymų, kainų analizės, pavyzdžių kūrimo ar gamybos kontrolės.

Tas skirtumas yra svarbus.

Kokie yra AI pranašumai ir trūkumai gamintojams?

AI įrankiai gamintojams duoda realios naudos, ypač bendraujant su klientais. Tačiau jie taip pat sukuria naujų problemų, kai klientai ir tiekėjai per daug pasitiki AI.

Paprastais žodžiais tariant, dirbtinis intelektas yra naudingas idėjos ir komunikacijos etape.

Tai tampa rizikinga, kai ji traktuojama kaip projekto byla, pasiūlymo pagrindas, inžinerinis sprendimas ar gamybos pažadas.

Kaip AI keičia klientų ir gamintojų bendravimą

AI pakeitė daugelio pasirinktinių rodymo projektų pradžios tašką.

Prieš tai klientas gali parašyti:

>Naujam gaminiui reikia kartoninio ekrano.

Toks tyrimas buvo labai atviras. Pardavimų komanda turėjo užduoti daug tolesnių{1}}klausimų, kad projektas galėtų tęstis.

Dabar klientas gali siųsti AI{0}}sugeneruotą ekrano vaizdą, kuriame rodoma forma, spalvų stilius, produkto išdėstymas, parduotuvės fonas ir net apšvietimo atmosfera. Vaizdas gali padėti gamintojui daug greičiau suprasti, ką klientas turi omenyje.

Tai geras dalykas.

Tačiau paveikslėlyje dažnai nėra informacijos, reikalingos realiai gamybai. Gali nerodyti ekrano dydžio. Jis gali neatspindėti tikrojo medžiagos storio. Gali atrodyti, kad lentynos plūduriuoja be atramos. Produktas gali atrodyti lengvesnis nei yra iš tikrųjų. Ekranas gali būti gražus, bet per brangus pagaminti, per didelis siuntimui arba nestabilus tikroje mažmeninės prekybos parduotuvėje.

Tai naujas komunikacijos iššūkis.

AI padeda klientams greičiau išreikšti idėjas. Tačiau gamintojai vis tiek turi šias idėjas paversti praktiškomis ekrano struktūromis.

1 pranašumas: AI padeda klientams aiškiau išreikšti savo idėjas

Daugeliui pirkėjų nėra lengva apibūdinti pasirinktinį stendą.

Jie žino, kokio jausmo nori. Jie gali žinoti prekės ženklo spalvą, produkto tipą ir parduotuvės aplinką. Tačiau jie gali nežinoti skirtumo tarp grindų ekrano, prekystalio, pagalbinio ekrano, šiukšliadėžės, padėklų ekrano ar mišrios{2}}medžiagos mažmeninės prekybos vitrinos.

AI padeda užpildyti šią spragą.

Klientas gali sukurti koncepcijos vaizdą ir pasakyti:

>Tai yra arti to, ko norime.

Šis vaizdas gali būti neparengtas gaminti{0}}, bet gamintojui pateikiama naudingos informacijos:

• Pageidautina ekrano forma
• Spalvos kryptis
• Prekės pateikimo stilius
• Mažmeninės prekybos atmosfera
• Prekės ženklo intensyvumas
• Lentynų arba demonstravimo zonų skaičius
• Laikinas arba aukščiausios kokybės vizualinis pojūtis
• Nesvarbu, ar klientas nori popieriaus, akrilo, metalo, medžio ar mišrios{0}}medžiagos

Pasirinktiniam ekrano gamintojui tai gali sutaupyti laiko ankstyvoje diskusijoje.

Užuot atspėjusi pirkėjo vizualinę kryptį, pardavimo ir dizaino komanda gali pradėti nuo aiškesnės nuorodos.

Vis dėlto gamintojas turi paklausti:

>Ar šis vaizdas yra tik stiliaus nuoroda, ar norite, kad juo remiantis sukurtume tikrą struktūrą?

Tas vienas klausimas apsaugo nuo daugelio nesusipratimų.

2 pranašumas: AI padeda gamintojams greičiau organizuoti užklausas

Kai pardavimų komanda gauna užklausą, pirmoji užduotis nėra citata. Pirmoji užduotis – supratimas.

AI gali padėti suskirstyti išsklaidytą klientų informaciją į aiškesnę projekto santrauką. Pavyzdžiui, jei klientas siunčia kelis pranešimus, produktų nuotraukas, AI koncepcijos vaizdus ir apytikslius reikalavimus, AI gali padėti apibendrinti:

• Koks produktas bus rodomas
• Kokio ekrano nori klientas
• Kurios informacijos trūksta
• Kokius klausimus reikėtų užduoti toliau
• Nesvarbu, ar projektas skirtas mažmeninės prekybos parduotuvėms, renginiams, prekybos centrams ar parodoms
• Nesvarbu, ar klientas kalba apie kartoną, PVC, akrilą, metalą, medieną ar korio plokštę
• Nesvarbu, ar projektui reikia projektavimo, mėginių ėmimo, gamybos, ar tik kainos sąmatos

Tai naudinga pardavimo komunikacijai.

Klientas gali rašyti:

>Ar galite pacituoti šį ekraną? Mums reikia kažko panašaus į mūsų užkandžių prekės ženklo įvaizdį.

AI gali padėti pardavimo komandai organizuoti profesionalų atsakymą:

• Dėkojame klientui už koncepcijos nuorodą.
• Paaiškinkite, kad vaizdas gali būti naudojamas kaip dizaino kryptis.
• Teirautis produkto dydžio ir svorio.
• Klauskite numatomų ekrano matmenų.
• Klauskite užsakymo kiekio.
• Paklauskite, ar ekranas turi būti pristatytas plokščias{0}}supakuotas ar surinktas.
• Paklauskite, ar klientas turi meno kūrinių failus.
• Paaiškinkite, kad prieš pateikiant tikslią citatą reikalinga inžinerinė peržiūra.

Atsakymas greitesnis. Labiau struktūrizuotas. Klientui lengviau suprasti.

Tačiau AI neturėtų nuspręsti dėl citatos strategijos. Jis negali įvertinti kliento biudžeto, skubos, rimtumo ar ilgalaikės vertės-. Tai vis tiek priklauso nuo pardavimo patirties.

3 pranašumas: dirbtinis intelektas{1}}padaro veiksmingesnį ryšį

Tolesnis{0}}komunikavimas yra didelė tinkintų rodymo projektų dalis.

Po pirmosios užklausos gali būti daug diskusijų:

• Medžiagos pasirinkimas
• Struktūros koregavimas
• Kūrinio patvirtinimas
• Citatos peržiūra
• Pavyzdžio eiga
• Siuntimo būdas
• Pakuotės dizainas
• Gamybos grafikas
• Klientų atsiliepimai
• Inžineriniai pasiūlymai

AI gali padėti pardavimų komandoms parašyti aiškesnius{0}}tolesnius pranešimus, ypač kai tema susijusi su technine informacija.

Pavyzdžiui, inžinierius gali pasakyti pardavimo komandai:

>Lentynos kampą reikia reguliuoti. Priešingu atveju po pakrovimo gaminys gali paslysti į priekį.

Pardavėjas gali naudoti dirbtinį intelektą, kad paverstų tai klientams{0}}draugiška anglų kalba:

>Mūsų inžinierių komanda siūlo šiek tiek pakoreguoti lentynos kampą, kad pagerintumėte gaminio stabilumą naudojant mažmeninėje prekyboje. Šis pakeitimas padės produktams išlikti savo pozicijoje po pakrovimo.

Toks bendravimas yra svarbus.

Klientams ne visada reikia skaityti vidinę techninę kalbą. Jie turi suprasti pokyčių priežastį.

AI taip pat gali padėti pasiruošti:

• Citatos{0}}el. laiškai
• Pažangos atnaujinimų pavyzdžiai
• Dizaino peržiūros paaiškinimai
• Klientų priminimo pranešimai
• Susitikimų suvestinės
• Patvirtinimo kontroliniai sąrašai

Privalumas yra ne tai, kad AI „atlieka tolesnius veiksmus{0}}“. Privalumas yra tas, kad dirbtinis intelektas padeda pardavimo komandoms aiškiau ir nuosekliau išreikšti pranešimą.

4 pranašumas: AI padeda paaiškinti dizaino failus ir atrankos detales

Pasirinktiniai rodymo projektai dažnai apima daug failų ir patvirtinimų.

Klientai gali siųsti dirbtinio intelekto vaizdus, ​​prekės ženklo gaires, pakuotės meno kūrinius, produktų nuotraukas arba apytikslius eskizus. Gamintojai gali parengti 3D atvaizdus, ​​konstrukcijų brėžinius, brėžinius, nuotraukų pavyzdžių, medžiagų pasiūlymus ir pakavimo instrukcijas.

AI gali padėti paaiškinti šiuos failus labiau organizuotu būdu.

Pavyzdžiui, prieš imdamas mėginius, tiekėjas gali reikalauti, kad klientas patvirtintų:

• Bendras ekrano dydis
• Produkto dydis ir svoris
• Lentynų skaičius
• Medžiagos pasirinkimas
• Meno kūrinių spausdinimas
• Paviršiaus apdaila
• Surinkimo būdas
• Pakavimo būdas
• Pristatymo reikalavimai
• Pavyzdiniai peržiūros taškai

AI gali padėti tai paversti švariu pavyzdžio patvirtinimo kontroliniu sąrašu.

Tai naudinga, nes daugelis pavyzdžių problemų kyla dėl nepilno patvirtinimo. Klientas gali patvirtinti išvaizdą, bet pamiršti patvirtinti lentynos pakrovimą. Arba jie gali patvirtinti ekrano dydį, bet vėliau pakeisti produkto pakuotės dydį.

AI negali viso to užkirsti kelio. Tačiau tai gali padėti gamintojams aiškiau perduoti patvirtinimo taškus.

Galutinė atsakomybė vis tiek tenka komandai.

Prieš imant mėginius, inžinerija, projektavimas, pardavimas ir klientų patvirtinimas turėtų būti suderinti. AI gali padėti kalbant. Jis negali pakeisti apžvalgos.

1 rizika: AI-Sukurti vaizdai dažnai atrodo gerai, bet nėra pagaminti-Parengti

Tai didžiausia problema, su kuria dabar susiduria gamintojai.

AI-sugeneruoti ekrano vaizdai gali atrodyti įspūdingai. Juose gali būti gražus apšvietimas, tobulos lentynos, švarus mažmeninės prekybos fonas ir patrauklus prekių rodymas. Tačiau daugelis šių vaizdų neatitinka tikrosios gamybos logikos.

Įprastos problemos apima:

• Nėra realių matmenų
• Nerealus medžiagos storis
• Lentynos be tinkamos atramos
• Konstrukcijos, kurių negalima{0}}supakuoti plokščiai
• Formos, kurias sunku išpjauti-ar surinkti
• Neatsižvelgiama į produkto svorį
• Ekrano pagrindas per mažas stabilumui
• Spausdinimo sritis neatskirta nuo konstrukcinių dalių
• Brangios vizualinės detalės, kurių klientas nesitiki
• Mišri medžiaga, parodyta paveikslėlyje, bet nėra aiškiai apibrėžta

Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto vaizde gali būti rodomas kartoninis ekranas su lenkta slankiojančia lentyna, blizgiomis akrilo{0}}panašiomis plokštėmis, metaliniais-atvaizdais rėmeliais ir medžio tekstūra viename dizaine. Klientas gali prašyti paprastos kartono kainos, tačiau paveikslėlyje iš tikrųjų galima suprasti sudėtingą mišrią{3}}medžiagų struktūrą.

Štai kodėl gamintojai neturėtų cituoti tiesiogiai iš AI vaizdo.

AI{0}}sugeneruotas vaizdas yra koncepcijos nuoroda, o ne gamybos brėžinys.

Atsakingas gamintojas turėtų tai aiškiai paaiškinti:

>Šį vaizdą galime naudoti kaip dizaino kryptį. Prieš pateikdama tikslią citatą, mūsų inžinierių komanda turi peržiūrėti struktūrą, dydį, medžiagą, gaminio svorį, surinkimo būdą ir pakavimo reikalavimus.

Toks atsakymas apsaugo abi puses.

2 rizika: AI gali priversti klientus tikėtis greitesnių citatų, nei leidžia realybė

AI greitai sukuria koncepcijas. Toks greitis keičia klientų lūkesčius.

Kai kurie pirkėjai gali pagalvoti:

>Aš jau turiu vaizdą. Kodėl negalite cituoti iš karto?

Tačiau pasirinktiniam ekrano gamintojui nuotraukos nepakanka.

Tiksliai citatai paprastai reikia:

• Ekrano dydis
• Medžiaga
• Produkto dydis
• Produkto svoris
• Lentynų skaičius
• Kiekis
• Spausdinimo būdas
• Paviršiaus apdaila
• Struktūros sudėtingumas
• Pakavimo būdas
• Siuntimo būdas
• Ar reikalingas pavyzdys
• Nesvarbu, ar projektui reikia inžinerinės plėtros

Gali būti įmanoma atlikti greitą sąmatą, tačiau formali citata reikalauja išsamesnės informacijos.

Tai ypač pasakytina apie pritaikytus kartoninius ekranus, akrilinius ekranus, PVC ekranus, metalinius ekranus, medinius ekranus ir korio plokščių konstrukcijas. Kiekviena medžiaga turi skirtingą gamybos logiką. Dizainui, kuris AI vaizde atrodo paprastas, gali prireikti brangių įrankių, specialaus spausdinimo, papildomo sutvirtinimo arba sudėtingo įpakavimo.

Taigi gamintojas turi valdyti lūkesčius.

Profesionalus atsakymas ne visada yra greičiausias atsakymas. Profesionalus atsakymas yra atsakymas, kuris sumažina riziką prieš pradedant gamybą.

3 rizika: AI-Parašytos klientų trumpinės gali skambėti išsamiai, bet vis tiek trūkti pagrindinės informacijos

Dabar klientai taip pat naudoja dirbtinį intelektą projektų aprašymams rašyti.

Rezultatas gali skambėti švelniai:

>Ieškome ekologiško- aukščiausios kokybės mažmeninės prekybos ekrano sprendimo, kuris pagerintų produktų matomumą ir palaikytų prekės ženklo pasakojimą šiuolaikinėje mažmeninės prekybos aplinkoje.

Tai skamba profesionaliai. Tačiau gamybai jis vis tiek gali būti neišsamus.

Tiekėjas vis tiek turi žinoti:

• Koks produktas bus rodomas?
• Kokie yra gaminio matmenys?
• Koks yra produkto svoris?
• Kiek SKU?
• Kiek vienetų vienoje lentynoje?
• Kur bus naudojamas ekranas?
• Ar tai laikina, ar{0}}ilgalaikė?
• Koks yra tikslinis kiekis?
• Ar klientui reikia{0}}pakuotės siuntos?

Ar yra biudžeto diapazonas?

Ar klientas turi meno kūrinių failus?

Tai keista nauja problema: paklausimas atrodo geriau, bet gali būti ne naudingesnis.

Patobulintame AI-rašytoje santraukoje vis tiek gali trūkti gamybinių duomenų, reikalingų citatai ir dizainui.

Pardavimo komandos neturėtų blaškytis dėl sklandžios kalbos. Jie turėtų patikrinti, ar instrukcijoje yra tikros gamybos informacijos.

4 rizika: AI atsakymai gali priversti gamintojus atrodyti profesionaliai, bet mažiau atsakingais

Gamintojai taip pat naudoja dirbtinį intelektą atsakydami klientams. Tai naudinga, tačiau ją reikia kontroliuoti.

AI gali rašyti sklandžius, mandagius, profesionalius atsakymus. Kartais per sklandžiai.

Kyla pavojus, kad AI{0}}sugeneruotas atsakymas gali skambėti patikimiau, nei iš tikrųjų yra komanda. Tai gali pasakyti:

>Taip, galime padaryti tiksliai taip, kaip paveikslėlyje.

Tai rizikinga.

Geresnis atsakymas būtų:

>Vaizdas gali būti naudojamas kaip koncepcijos nuoroda. Mūsų inžinierių komanda peržiūrės struktūrą, medžiagas, gaminio pakrovimą, surinkimo metodą ir pakavimo reikalavimus prieš patvirtindama pagrįstumą ir pasiūlymą.

Tas skirtumas yra svarbus.

Gamyboje žodžiai sukuria atsakomybę. Jei tiekėjas pažada per anksti, klientas gali tikėtis, kad galutinis pavyzdys tiksliai atitiks AI vaizdą. Tačiau po inžinerinės peržiūros konstrukciją gali prireikti keisti. Medžiagą gali reikėti koreguoti. Kaina gali būti didesnė. Gali reikėti sustiprinti ekraną.

AI gali padėti parašyti žinutę. Tai neturėtų duoti pažado.

Kiekvieną atsakymą, susijusį su pagrįstumu, pasiūlymu, pristatymo laiku, medžiaga, struktūra, pakrovimu ar gamybos rizika, turėtų peržiūrėti žmonių komanda.

Kaip gamintojai turėtų tvarkyti AI{0}}sugeneruotas klientų užklausas

AI-sugeneruotos užklausos nėra problema, jei jos tvarkomos tinkamai.

Gamintojai turėtų sukurti aiškų procesą, kaip dirbtinio intelekto koncepcijas paversti tikrais projektais.

1 veiksmas: AI vaizdą traktuokite kaip koncepcijos nuorodą

Pirmas žingsnis – gerbti kliento idėją.

Neatmeskite dirbtinio intelekto vaizdo iš karto. Jame gali būti naudinga vaizdinė kryptis. Tai gali parodyti klientui patinkantį rodymo stilių.

Tačiau tiekėjas turėtų aiškiai paaiškinti, kad vaizdas nėra gamybos failas.

Geras atsakymas galėtų pasakyti:

>Dėkojame, kad pasidalinote koncepcijos vaizdu. Galime naudoti jį kaip vaizdinę nuorodą ir peržiūrėti, kaip ją paversti praktine ekrano struktūra.

Tai išlaiko teigiamą pokalbį ir nustato tinkamus lūkesčius.

2 veiksmas: paprašykite produkto ir mažmeninės prekybos informacijos

Gavęs AI vaizdą, tiekėjas turėtų paprašyti tikros projekto informacijos.

Svarbūs klausimai apima:

Koks produktas bus rodomas?

Koks yra gaminio dydis?

Koks yra produkto svoris?

Kiek SKU bus rodoma?

Kiek produktų turėtų būti kiekvienoje lentynoje?

Kur bus naudojamas ekranas?

Ar jis skirtas prekybos centrui, specializuotai parduotuvei, renginiui ar parodai?

Kiek laiko bus naudojamas ekranas?

Ar jums labiau patinka kartonas, PVC, akrilas, metalas, medis ar mišrios medžiagos?

Ar ekranas turi būti gabenamas plokščias{0}}supakuotas arba surinktas?

Koks yra tikslinis užsakymo kiekis?

Šie klausimai vizualinę idėją paverčia pagaminamu projektu.

3 veiksmas: prieš cituodami leiskite inžinerijai peržiūrėti galimybes

Kai pagrindinė informacija bus aiški, inžinierių komanda turėtų peržiūrėti koncepciją.

Jie turi patikrinti:

Ar konstrukcija stabili

Ar tinka pasirinkta medžiaga

Ar lentynos gali išlaikyti produktą

Nesvarbu, ar ekraną galima lengvai surinkti

Nesvarbu, ar dizainą galima supakuoti ir išsiųsti efektyviai

Ar kaina atitinka tikėtiną kliento biudžetą

Ar ekranui reikia išbandyti prototipą

Šiame žingsnyje gamintojai sukuria tikrą vertę.

AI gali sukurti paveikslėlį. Inžinerija paverčia idėją kažkuo, kas gali stovėti, laikyti produktus, saugiai išsiųsti ir veikti parduotuvėje.

4 veiksmas: konvertuokite koncepciją į tikrą dizaino failą

Po galimybių peržiūros AI koncepcija turėtų būti paversta tikromis dizaino medžiagomis.

Tai gali būti:

3D atvaizdavimas

Konstrukcijos brėžinys

Dieline kartoniniam ekranui

Medžiagos specifikacija

Spausdinimo maketas

Surinkimo instrukcija

Patvirtinimo failo pavyzdys

Pakavimo planas

Tai yra skirtumas tarp koncepcijos ir{0}}gamybai paruošto dizaino.

Klientas gali pradėti nuo AI. Tačiau gamybai reikia tikrų failų.

5 veiksmas: prieš gamindami patvirtinkite išsamią mėginio informaciją

Prieš imdamos mėginius, abi pusės turėtų patvirtinti pagrindines detales.

Tai apima:

Dydis

Medžiaga

Spausdinimas

Produkto pakrovimas

Lentynos kiekis

Surinkimo būdas

Pakavimo būdas

Pavyzdžio paskirtis

Tikėtini pokyčiai

Gamybos kiekis

Šis patvirtinimas apsaugo projektą nuo nesusipratimų.

AI gali padėti parengti kontrolinį sąrašą. Klientas ir gamintojas vis tiek turi tai patvirtinti.

Paskutinės mintys: AI pagreitina bendravimą, tačiau gamybai vis tiek reikia tikros patirties

AI keičia tai, kaip klientai ir gamintojai kalbasi tarpusavyje.

Dabar klientai gali sukurti ekrano koncepcijas prieš susisiekdami su tiekėju. Jie gali rašyti aiškesnius el. laiškus, parengti vaizdines nuorodas ir greičiau aprašyti prekės ženklo idėjas. Gamintojai taip pat gali naudoti dirbtinį intelektą norėdami organizuoti užklausas, efektyviau atsakyti, paaiškinti atrankos atnaujinimus ir pagerinti komunikaciją tarp pardavimo, projektavimo ir inžinierių komandų.
Tai tikra nauda.
Gamybai greitis naudingas. Tikslumas yra svarbesnis.
Pasirinktiniam ekrano projektui vis dar reikia žmogaus sprendimo: produkto svorio peržiūros, medžiagų parinkimo, konstrukcijos inžinerijos, mėginių testavimo, spausdinimo patvirtinimo, pakavimo planavimo ir gamybos kontrolės.
AI gali pradėti pokalbį.
Gamyba dar turi baigti darbus.