Strumenti AI: vantaggi e sfide per la visualizzazione personalizzata

Un cliente invia un'immagine generata dall'AI-di un espositore per la vendita al dettaglio e chiede: "Puoi realizzarlo? Quanto costa?"

Per i produttori di display personalizzati, questa situazione sta diventando sempre più comune. Alcuni anni fa, i clienti inviavano solitamente foto dei prodotti, schizzi approssimativi, linee guida del marchio o semplici immagini di riferimento. Ora molti acquirenti utilizzano strumenti di intelligenza artificiale per creare concetti di visualizzazione prima di contattare un fornitore. Alcune immagini AI sembrano molto raffinate. Alcuni sembrano quasi vere e proprie foto di vendita al dettaglio.

Allo stesso tempo, i clienti utilizzano l’intelligenza artificiale anche per scrivere e-mail di richiesta, preparare brief di progettazione, organizzare i requisiti dei prodotti e porre domande tecniche ai fornitori. I produttori stanno facendo lo stesso dall’altra parte. I team di vendita utilizzano l'intelligenza artificiale per organizzare le informazioni sui clienti, rispondere più rapidamente, spiegare gli aggiornamenti sui campioni e tradurre i commenti tecnici in un linguaggio più chiaro per i clienti.

Quindi, l’intelligenza artificiale è positiva o negativa per i produttori?

La risposta è breve: l'intelligenza artificiale è utile quando migliora la comunicazione, ma è rischiosa quando le persone trattano le immagini o il testo scritto dall'intelligenza artificiale come informazioni di produzione finali.

Per un produttore di display personalizzati, l’intelligenza artificiale può rendere la fase di comunicazione iniziale più veloce e più visiva. Può aiutare sia i clienti che i fornitori a descrivere le idee in modo più chiaro. Ma l’intelligenza artificiale non può sostituire la revisione ingegneristica, la selezione dei materiali reali, i test strutturali, l’analisi dei preventivi, lo sviluppo dei campioni o il controllo della produzione.

Questa differenza è importante.

Quali sono i vantaggi e gli svantaggi dell’intelligenza artificiale per i produttori?

Gli strumenti di intelligenza artificiale apportano vantaggi reali ai produttori, soprattutto nella comunicazione con i clienti. Ma creano anche nuovi problemi quando clienti e fornitori fanno troppo affidamento sull’intelligenza artificiale.

In termini semplici, l’intelligenza artificiale è utile nella fase di idea e comunicazione.

Diventa rischioso quando viene trattato come un file di progettazione, una base di preventivo, una soluzione ingegneristica o una promessa di produzione.

Come l'intelligenza artificiale sta cambiando la comunicazione tra clienti e produttori

L'intelligenza artificiale ha cambiato il punto di partenza di molti progetti di visualizzazione personalizzati.

Prima, un cliente potrebbe scrivere:

>Abbiamo bisogno di un espositore in cartone per il nostro nuovo prodotto.

Questo tipo di indagine era molto aperta. Il team di vendita ha dovuto porre molte-domande di follow-up prima che il progetto potesse andare avanti.

Ora, un cliente può inviare un'immagine display generata dall'AI-che mostra la forma, lo stile del colore, il layout del prodotto, lo sfondo del negozio e persino l'atmosfera luminosa. L'immagine può aiutare il produttore a capire molto più velocemente cosa ha in mente il cliente.

Questa è una buona cosa.

Ma l'immagine spesso non include le informazioni necessarie per la produzione reale. Potrebbe non mostrare le dimensioni del display. Potrebbe non riflettere lo spessore reale del materiale. Gli scaffali possono sembrare fluttuanti senza supporto. Il prodotto potrebbe sembrare più leggero di quanto non sia in realtà. Il display può essere bello, ma troppo costoso da realizzare, troppo grande per essere spedito o instabile in un vero negozio al dettaglio.

Questa è la nuova sfida della comunicazione.

L'intelligenza artificiale aiuta i clienti a esprimere le idee più velocemente. Ma i produttori devono ancora trasformare queste idee in pratiche strutture espositive.

Vantaggio 1: l'intelligenza artificiale aiuta i clienti a esprimere le proprie idee in modo più chiaro

Per molti acquirenti, descrivere un espositore personalizzato non è facile.

Conoscono la sensazione che desiderano. Potrebbero conoscere il colore del marchio, il tipo di prodotto e l'ambiente del negozio. Ma potrebbero non conoscere la differenza tra un espositore da pavimento, un espositore da banco, un espositore laterale, un contenitore per rifiuti, un espositore per pallet o un espositore per la vendita al dettaglio di materiali misti-.

L’intelligenza artificiale aiuta a colmare questo divario.

Un cliente può generare un'immagine concettuale e dire:

>Questo è vicino a ciò che vogliamo.

L'immagine potrebbe non essere pronta per la produzione-, ma fornisce al produttore informazioni utili:

• Forma di visualizzazione preferita
• Direzione del colore
• Stile di presentazione del prodotto
• Atmosfera al dettaglio
• Intensità del marchio
• Numero di ripiani o zone espositive
• Sensazione visiva temporanea o premium
• Sia che il cliente desideri carta, acrilico, metallo, legno o un aspetto-materiale misto

Per un produttore di display personalizzati, ciò può far risparmiare tempo nella discussione iniziale.

Invece di indovinare la direzione visiva dell'acquirente, il team di vendita e progettazione può iniziare con un riferimento più chiaro.

Tuttavia, il produttore deve chiedere:

>Questa immagine è solo un riferimento di stile o vuoi che sviluppiamo una vera e propria struttura basata su di essa?

Questa domanda evita molti malintesi.

Vantaggio 2: l'intelligenza artificiale aiuta i produttori a organizzare le richieste più rapidamente

Quando un team di vendita riceve una richiesta, il primo compito non è quotare. Il primo compito è capire.

L'intelligenza artificiale può aiutare a organizzare le informazioni sparse sui clienti in un brief di progetto più chiaro. Ad esempio, se un cliente invia diversi messaggi, foto di prodotti, immagini concettuali di intelligenza artificiale e requisiti approssimativi, l'intelligenza artificiale può aiutare a riassumere:

• Quale prodotto verrà visualizzato
• Che tipo di display desidera il cliente
• Quali informazioni mancano
• Quali domande dovrebbero essere poste dopo
• Che si tratti di negozi al dettaglio, eventi, supermercati o mostre
• Sia che il cliente parli di cartone, PVC, acrilico, metallo, legno o pannelli a nido d'ape
• Se il progetto necessita di progettazione, campionatura, produzione o solo di una stima del prezzo

Questo è utile per la comunicazione di vendita.

Un cliente può scrivere:

>Puoi citare questo display? Abbiamo bisogno di qualcosa come l'immagine per il nostro marchio di snack.

L’intelligenza artificiale può aiutare il team di vendita a organizzare una risposta professionale:

• Ringraziare il cliente per il riferimento al concetto.
• Spiegare che l'immagine può essere utilizzata come direzione progettuale.
• Richiedi dimensioni e peso del prodotto.
• Richiedi le dimensioni di visualizzazione previste.
• Richiedi la quantità dell'ordine.
• Chiedi se il display deve essere spedito smontato-imballato o assemblato.
• Chiedi se il cliente ha file di grafica.
• Spiegare che è necessaria una revisione tecnica prima di un preventivo accurato.

La risposta è più veloce. Più strutturato. Più facile da capire per il cliente.

Ma l’intelligenza artificiale non dovrebbe decidere la strategia di quotazione. Non può giudicare il budget, l'urgenza, la serietà o il valore a lungo termine del cliente. Quelli dipendono ancora dall'esperienza di vendita.

Vantaggio 3: l'intelligenza artificiale rende-la comunicazione di follow-up più efficiente

La comunicazione di follow-up è una parte importante dei progetti display personalizzati.

Dopo la prima indagine, potrebbero esserci molti cicli di discussione:

• Selezione dei materiali
• Adeguamento della struttura
• Conferma dell'opera d'arte
• Revisione preventivo
• Progresso del campione
• Metodo di spedizione
• Progettazione dell'imballaggio
• Programma di produzione
• Feedback dei clienti
• Suggerimenti di ingegneria

L'intelligenza artificiale può aiutare i team di vendita a scrivere messaggi di follow-più chiari, soprattutto quando l'argomento riguarda informazioni tecniche.

Ad esempio, un ingegnere può dire al team di vendita:

>L'angolo dello scaffale deve essere regolato. In caso contrario, il prodotto potrebbe scivolare in avanti dopo il caricamento.

Un addetto alle vendite può utilizzare l'intelligenza artificiale per trasformarlo in un inglese-a misura di cliente:

>Il nostro team di ingegneri suggerisce di regolare leggermente l'angolazione del ripiano per migliorare la stabilità del prodotto durante l'uso al dettaglio. Questa modifica aiuterà i prodotti a rimanere in posizione dopo il caricamento.

Questo tipo di comunicazione è importante.

I clienti non hanno sempre bisogno di leggere il linguaggio tecnico interno. Devono capire il motivo del cambiamento.

L’intelligenza artificiale può anche aiutare a preparare:

• Email di follow-up-del preventivo
• Esempi di aggiornamenti sui progressi
• Spiegazioni sulla revisione del progetto
• Messaggi di promemoria per i clienti
• Sintesi delle riunioni
• Liste di controllo di conferma

Il vantaggio non è che l'AI "fa il follow-up". Il vantaggio è che l’intelligenza artificiale aiuta i team di vendita a esprimere il messaggio in modo più chiaro e coerente.

Vantaggio 4: l'intelligenza artificiale aiuta a spiegare i file di progettazione e i dettagli di campionamento

I progetti di visualizzazione personalizzati spesso comportano molti file e conferme.

I clienti possono inviare immagini AI, linee guida del marchio, grafica della confezione, foto di prodotti o schizzi approssimativi. I produttori possono preparare rendering 3D, disegni di struttura, linee guida, foto di esempio, suggerimenti sui materiali e istruzioni di imballaggio.

L’intelligenza artificiale può aiutare a spiegare questi file in modo più organizzato.

Ad esempio, prima del campionamento, un fornitore potrebbe richiedere al cliente di confermare:

• Dimensioni complessive dello schermo
• Dimensioni e peso del prodotto
• Numero di ripiani
• Scelta dei materiali
• Stampa di opere d'arte
• Finitura superficiale
• Metodo di assemblaggio
• Metodo di imballaggio
• Requisiti di spedizione
• Punti di revisione campione

L'intelligenza artificiale può aiutare a trasformare tutto questo in una lista di controllo pulita per la conferma del campione.

Ciò è utile perché molti problemi di esempio derivano da una conferma incompleta. Il cliente può approvare l'aspetto ma dimenticare di confermare il caricamento sullo scaffale. Oppure possono approvare la dimensione del display ma successivamente modificare la dimensione della confezione del prodotto.

L’intelligenza artificiale non può impedire tutto questo. Ma può aiutare i produttori a comunicare i punti di conferma in modo più chiaro.

La responsabilità finale appartiene ancora alla squadra.

Prima del campionamento, l'ingegneria, la progettazione, le vendite e l'approvazione del cliente dovrebbero essere in linea. L’intelligenza artificiale può aiutare con la lingua. Non può sostituire la recensione.

Rischio 1: le immagini generate dall'AI spesso sembrano buone ma non sono pronte per la produzione

Questo è il problema più grande che i produttori devono affrontare ora.

Le immagini display generate dall'AI- possono sembrare impressionanti. Possono avere una bella illuminazione, scaffali perfetti, sfondi di vendita al dettaglio puliti e un posizionamento del prodotto attraente. Ma molte di queste immagini non seguono una vera logica produttiva.

I problemi comuni includono:

• Nessuna dimensione reale
• Spessore del materiale non realistico
• Scaffali senza supporto adeguato
• Strutture che non possono essere smontate-
• Forme difficili da fustellare-tagliare o assemblare
• Peso del prodotto non considerato
• Base del display troppo piccola per la stabilità
• Area di stampa non separata dalle parti strutturali
• Dettagli visivi costosi che il cliente non si aspetta
• Materiali misti mostrati nell'immagine ma non definiti chiaramente

Ad esempio, un'immagine AI può mostrare un espositore in cartone con un ripiano sospeso curvo, pannelli lucidi in stile acrilico-, cornici dall'aspetto metallico-e struttura in legno, tutto in un unico design. Il cliente potrebbe chiedere un semplice prezzo in cartone, ma l'immagine in realtà suggerisce una complessa struttura di materiali misti-.

Questo è il motivo per cui i produttori non dovrebbero citare direttamente un'immagine AI.

Un'immagine generata dall'AI-è un riferimento concettuale, non un disegno di produzione.

Un produttore responsabile dovrebbe spiegarlo chiaramente:

>Possiamo usare questa immagine come direzione del design. Prima di fornire un preventivo accurato, il nostro team di ingegneri deve esaminare la struttura, le dimensioni, il materiale, il peso del prodotto, il metodo di assemblaggio e i requisiti di imballaggio.

Questa risposta protegge entrambe le parti.

Rischio 2: l’intelligenza artificiale può far sì che i clienti si aspettino preventivi più rapidi di quanto la realtà consenta

L'intelligenza artificiale crea concetti rapidamente. Questa velocità cambia le aspettative dei clienti.

Alcuni acquirenti potrebbero pensare:

>Ho già l'immagine. Perché non puoi citare subito?

Ma per un produttore di display personalizzati, un’immagine non è sufficiente.

Un preventivo accurato solitamente necessita di:

• Dimensioni dello schermo
• Materiale
• Dimensioni del prodotto
• Peso del prodotto
• Numero di ripiani
• Quantità
• Metodo di stampa
• Finitura superficiale
• Complessità della struttura
• Metodo di imballaggio
• Metodo di spedizione
• Se è richiesto un campione
• Se il progetto necessita di sviluppo tecnico

Potrebbe essere possibile un preventivo rapido, ma un preventivo formale richiede maggiori dettagli.

Ciò è particolarmente vero per espositori in cartone personalizzati, espositori in acrilico, espositori in PVC, espositori in metallo, espositori in legno e strutture in pannelli a nido d'ape. Ogni materiale ha una logica produttiva diversa. Un design che sembra semplice in un'immagine AI può richiedere strumenti costosi, stampe speciali, rinforzi aggiuntivi o imballaggi complicati.

Quindi il produttore deve gestire le aspettative.

Una risposta professionale non è sempre la risposta più veloce. Una risposta professionale è la risposta che riduce i rischi prima dell’inizio della produzione.

Rischio 3: AI-i brief scritti dai clienti possono sembrare completi ma mancano ancora i dettagli chiave

I clienti ora utilizzano l’intelligenza artificiale anche per scrivere le descrizioni dei progetti.

Il risultato può sembrare raffinato:

>Cerchiamo una soluzione espositiva per la vendita al dettaglio ecologica-di alta qualità che migliori la visibilità del prodotto e supporti lo storytelling del marchio in un ambiente di vendita al dettaglio moderno.

Sembra professionale. Ma per il settore manifatturiero potrebbe essere ancora incompleto.

Il fornitore deve ancora sapere:

• Quale prodotto verrà visualizzato?
• Quali sono le dimensioni del prodotto?
• Qual è il peso del prodotto?
• Quanti SKU?
• Quante unità per scaffale?
• Dove verrà utilizzato il display?
• È temporaneo o a lungo-termine?
• Qual è la quantità target?
• Il cliente ha bisogno della spedizione-in confezione piatta?

Esiste una fascia di budget?

Il cliente dispone di file di grafica?

Questo è uno strano nuovo problema: l'indagine sembra migliore, ma potrebbe non essere più utile.

In un brief scritto con un'intelligenza artificiale raffinata-può ancora mancare i dati di produzione necessari per il preventivo e la progettazione.

I team di vendita non dovrebbero lasciarsi distrarre da un linguaggio fluente. Dovrebbero verificare se il brief contiene informazioni reali sulla produzione.

Rischio 4: le risposte dell’intelligenza artificiale possono far sembrare i produttori professionali ma meno responsabili

I produttori utilizzano l’intelligenza artificiale anche per rispondere ai clienti. Questo è utile, ma necessita di controllo.

L’intelligenza artificiale può scrivere risposte fluide, educate e professionali. A volte troppo liscio.

Il pericolo è che una risposta generata dall'AI-sembri più certa di quanto lo sia in realtà il team. Potrebbe dire:

>Sì, possiamo renderlo esattamente come l'immagine.

Questo è rischioso.

Una risposta migliore sarebbe:

>L'immagine può essere utilizzata come riferimento concettuale. Il nostro team di ingegneri esaminerà la struttura, il materiale, il caricamento del prodotto, il metodo di assemblaggio e i requisiti di imballaggio prima di confermare la fattibilità e il preventivo.

Questa differenza è importante.

Nel settore manifatturiero, le parole creano responsabilità. Se un fornitore promette troppo presto, il cliente potrebbe aspettarsi che il campione finale corrisponda esattamente all’immagine AI. Ma dopo la revisione tecnica, la struttura potrebbe necessitare di modifiche. Potrebbe essere necessario modificare il materiale. Il costo potrebbe essere più elevato. Potrebbe essere necessario rinforzare il display.

L’intelligenza artificiale può aiutare a scrivere il messaggio. Non dovrebbe fare la promessa.

Ogni risposta relativa a fattibilità, preventivo, tempi di consegna, materiale, struttura, carico o rischio di produzione dovrebbe essere esaminata da un team umano.

Come i produttori dovrebbero gestire le richieste dei clienti generate dall'AI

Le richieste generate dall'AI-non rappresentano un problema se gestite correttamente.

I produttori dovrebbero creare un processo chiaro per trasformare i concetti di intelligenza artificiale in progetti reali.

Passaggio 1: considera l'immagine AI come un riferimento concettuale

Il primo passo è rispettare l'idea del cliente.

Non rifiutare immediatamente l'immagine AI. Può contenere indicazioni visive utili. Potrebbe mostrare lo stile di visualizzazione preferito dal cliente.

Ma il fornitore dovrebbe spiegare chiaramente che l'immagine non è un file di produzione.

Una buona risposta potrebbe dire:

>Grazie per aver condiviso l'immagine concettuale. Possiamo usarlo come riferimento visivo e rivedere come convertirlo in una pratica struttura espositiva.

Ciò mantiene la conversazione positiva creando al tempo stesso le giuste aspettative.

Passaggio 2: richiedere i dettagli del prodotto e della vendita al dettaglio

Dopo aver ricevuto l'immagine AI, il fornitore dovrebbe chiedere informazioni reali sul progetto.

Le domande importanti includono:

Quale prodotto verrà visualizzato?

Qual è la dimensione del prodotto?

Qual è il peso del prodotto?

Quanti SKU verranno visualizzati?

Quanti prodotti deve contenere ogni scaffale?

Dove verrà utilizzato il display?

È per un supermercato, un negozio specializzato, un evento o una mostra?

Per quanto tempo verrà utilizzato il display?

Preferisci cartone, PVC, acrilico, metallo, legno o materiali misti?

Il display deve essere spedito smontato-imballato o assemblato?

Qual è la quantità dell'ordine target?

Queste domande trasformano un’idea visiva in un progetto realizzabile.

Passaggio 3: lasciare che l'ingegneria esamini la fattibilità prima di quotare

Una volta che le informazioni di base sono chiare, il team di ingegneri dovrebbe rivedere il concetto.

Devono controllare:

Se la struttura è stabile

Se il materiale selezionato è adatto

Se gli scaffali possono supportare il prodotto

Se il display può essere assemblato facilmente

Se il disegno può essere imballato e spedito in modo efficiente

Se il costo corrisponde al probabile budget del cliente

Se il display necessita di test sul prototipo

È in questa fase che i produttori creano valore reale.

L’intelligenza artificiale può produrre l’immagine. L'ingegneria trasforma l'idea in qualcosa che può resistere, contenere prodotti, spedire in sicurezza e lavorare in negozio.

Passaggio 4: converti il ​​concetto in un file di progettazione reale

Dopo la verifica della fattibilità, il concetto di intelligenza artificiale dovrebbe essere convertito in materiali di progettazione reali.

Ciò può includere:

Rappresentazione 3D

Disegno della struttura

Fustella per espositori in cartone

Specificazione del materiale

Disposizione di stampa

Istruzioni di montaggio

File di conferma del campione

Piano di imballaggio

Questa è la differenza tra un concept e un design-pronto per la produzione.

Un cliente può iniziare con l’intelligenza artificiale. Ma la produzione ha bisogno di file reali.

Passaggio 5: confermare i dettagli del campione prima della produzione

Prima del campionamento, entrambe le parti dovrebbero confermare i dettagli chiave.

Ciò include:

Misurare

Materiale

Stampa

Caricamento del prodotto

Quantità sullo scaffale

Metodo di assemblaggio

Metodo di imballaggio

Scopo del campione

Cambiamenti attesi

Quantità di produzione

Questa conferma protegge il progetto da incomprensioni.

L’intelligenza artificiale può aiutare a preparare la lista di controllo. Il cliente e il produttore devono comunque confermarlo.

Considerazioni finali: l’intelligenza artificiale rende la comunicazione più veloce, ma la produzione ha ancora bisogno di una reale competenza

L’intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui clienti e produttori comunicano tra loro.

I clienti possono ora creare concetti di visualizzazione prima di contattare un fornitore. Possono scrivere e-mail più chiare, preparare riferimenti visivi e descrivere le idee del marchio più velocemente. I produttori possono anche utilizzare l’intelligenza artificiale per organizzare le richieste, rispondere in modo più efficiente, spiegare gli aggiornamenti sui campioni e migliorare la comunicazione tra i team di vendita, progettazione e ingegneria.
Questi sono vantaggi reali.
Per la produzione, la velocità è utile. La precisione è più importante.
Un progetto di visualizzazione personalizzato necessita ancora del giudizio umano: revisione del peso del prodotto, selezione dei materiali, ingegneria della struttura, test dei campioni, conferma della stampa, pianificazione dell'imballaggio e controllo della produzione.
L’intelligenza artificiale può avviare la conversazione.
La produzione deve ancora finire il lavoro.