Einblicke in die Kundenerfahrung

Kurzgeschichte
Nokia hat den Trend zum Smartphone verschlafen, Kodak hat die digitale Fotografie völlig falsch eingeschätzt und General Motors (GM) hat die Nachfrage nach umweltfreundlicheren Autos viel zu spät erkannt. Alle drei Unternehmen haben sich von führenden Unternehmen der gesamten Weltwirtschaft zu Unternehmen entwickelt, die ums Überleben kämpfen.

Hätten die drei Unternehmen die Zeichen der Zeit frühzeitig erkannt, wäre es ihnen leicht gefallen, entsprechende Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und zu vermarkten.

Texas, USA

Klient

Contact Center-Audit

 

KLIENT

Der Kunde ist ein Technologie-Scouting-Unternehmen mit Sitz in Tokio (Japan) und Kalifornien (USA). Das Unternehmen bietet seinen unterschiedlichen Automobilkunden weltweit und in mehreren Abteilungen verschiedene manuelle Scouting-Dienste an.

Der ideale manuelle Technologie-Scouting-Zyklus dauert für eine Automobilindustrie 3 bis 18 Monate, was selbst eine große Herausforderung ist, sie zu reduzieren.

Der Kunde möchte die aufkommenden disruptiven Automobiltechnologien in digitalen Materialien finden und jeden Geschäftsleiter auf der ganzen Welt im 1/100-Mal bedienen.

Der Kunde suchte nach Expertise in KI und maschinellem Lernen als Dienstleistung und bat unser Team, eine KI-gesteuerte MVP (Minimal Viable Product) universelle Technologie-Scouting-Plattform für die Automobilindustrie aufzubauen.

 

HERAUSFORDERUNG

DIE TOP 3 HERAUSFORDERUNGEN:

Konnektivität zum Unternehmen – Mehrere Gruppen, die für den Betrieb dieses Radars verantwortlich sind, in Abteilungen wie Marketing, Forschung und Entwicklung, Entwicklung neuer Produkte, Geschäftsleiter oder dem Innovationslabor.

Identifizierung der richtigen Bereiche zum Scouten - Eines der größten Hindernisse für Innovationen ist oft die regional begrenzte Denkweise von Unternehmen und der Mangel an richtigen Fähigkeiten oder Kenntnissen, um Trends und Technologien richtig zu erkunden.

Dem Scouting ausreichend Zeit widmen - Manuelles Technologie-Scouting für eine Automobilindustrie dauert in der Regel 3 Monate bis 18 Monate. Zwischen der anfänglichen technologischen Entwicklung und ihrer Ausrichtung durch die Technologie-Scouting-Methode besteht eine zeitliche Verzögerung.

 

LÖSUNG

We have arrived at a solution with the project basis and our own research regarding the challenges in mind. They are listed below:

  • The documents are collected and via machine learning analysis they are categorized and partitioned to extract the affiliation and reference data in the text.

  • The extracted references and affiliations are then used to compose a newer, custom machine learning model which can store, match, and retrieve the patterns of the aforementioned components of a document.

  • A reflexive, probability based Natural Language Processing method is used to create this ML model, rather an absolutely deterministic model to provide versatility to pattern identification and updation.

  • This model can search for attributes that are present in any unstructured text on demand by utilizing the custom rule set we create by analysis. This promotes easy categorization of data and entity as needed.

  • Various tests are run to develop our model and to expand its categorization and updation powers. The affiliations and references then can be retrieved by the client in whatever manner necessary.

 

ERGEBNIS

Das passive Warten auf technologische Entwicklungen ist nicht mehr erforderlich. Die Plattform ermöglicht das Screening bestehender und aufkommender Technologien, um die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationsfähigkeit der Verbraucher zu sichern. Die Technologie-Scouting-Plattform kann nun als Frühwarnsystem für relevante technologische Veränderungen dienen.

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