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

Unsere Hauptaufgabe bestand darin, eine universelle Technologie-Scouting-Plattform (zunächst beschränkt auf den Bereich Automotive) zu entwerfen und zu entwickeln. Die Plattform ermöglicht es den Wachstumsführern des Kunden, ohne weiteres Warten nach neuen Ideen bei externen Partnern wie Universitäten, Forschungsinstituten, Wettbewerbern und Kunden und über alle digitalen Quellen hinweg zu scouten.

Digitale Quellen eingeschlossen, Forschungsartikel, Blogs, Unternehmenswebsites, wissenschaftliche Artikel, Online-Videoserien, Berichte von Briefingsitzungen usw.

With the challenges in mind, we have created flexible solutions to deal with them:

  • The source PDFs are organized and pre-processed to orient themselves for easy analysis.

  • Then the document is vectorized and where the context of terms are identified with its subject and is differentiated.

  • A machine learning model which is coupled with a word proximity model is run recursively to identify the key terms.

  • They are then shortlisted and is used as the base for the operator response system.
  • This response system contains various appraisal and clustering tools used for the auto-indexing and content tagging operations of our model.
  • The model’s system also provides content filtration of low quality articles and manual self-check routines.
 

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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