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:

  • Using pre-configured datasets, we can arrive at a method to identify the English-Latin Script characters from handwriting.

  • The derived dataset is used as a base to construct a neural network model, which can do comparative analysis between the input and our methodology.

  • The image processing operation contains various logical steps so that we could arrive at more clear data. Image Binarization (conversion of a multicolored imaged into a duo-tone image containing only black and white), denoising (removal of visual noise and other artifacts from the scanned image), and various other operations are run to arrive at cohesive data.

  • Natural Language Processing is done to find various strategies for auto-completion. Identities, spellings (also alternative ones) and addresses are extracted for this purpose. This can further exact and context-specific identification.

 

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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