Meridian Atelierอีคอมเมิร์ซสินค้าหรู (สหราชอาณาจักร)
ลดเวลาผลิตเนื้อหาลง 78%
วิธีการแบบเดิมทีมจัดวางสินค้า 30 คนต้องเขียนคำบรรยายสินค้า หมายเหตุไซซ์ และอีเมลทุกฉบับด้วยมือใน 4 ภาษา และต้องตอบคำถามก่อนการขายเดิมๆ ในแชตสดทั้งวัน การเปิดตัวสินค้าล่าช้าไปหลายสัปดาห์ และต้นทุนการสนับสนุนเพิ่มขึ้นทุกไตรมาส
สิ่งที่เรานำมาใช้Klamka ติดตั้งระบบสร้างเนื้อหาแบบ generative ที่ฝึกตามแบรนด์และเชื่อมกับ PIM พร้อมผู้ช่วยแชตที่อ้างอิงจากข้อมูลแคตตาล็อกและนโยบายจริง โดยส่งต่อให้มนุษย์ในกรณีที่ซับซ้อน
ผลลัพธ์โดยประมาณหน้าสินค้าและข้อความแคมเปญพร้อมเผยแพร่ภายในไม่กี่ชั่วโมงแทนที่จะเป็นหลายสัปดาห์ และคำถามก่อนการขายทั่วไปได้รับการตอบโดยไม่ต้องใช้เจ้าหน้าที่ ทำให้ทีมมีเวลาไปทำงานจัดสไตล์ที่มีคุณค่าสูง
Lindqvist Precision Werkeการผลิตอุตสาหกรรม (เยอรมนี)
ลดการหยุดทำงานนอกแผนลง 41%
วิธีการแบบเดิมการบำรุงรักษากำหนดตามปฏิทินและความรู้สึก ความเสียหายที่ไม่คาดคิดบนสายการผลิต CNC สองสายทำให้ต้องหยุดฉุกเฉิน และการหยุดทำงานนอกแผนเพียงครั้งเดียวทำให้เสียกำลังการผลิตทั้งกะเป็นประจำ
สิ่งที่เรานำมาใช้Klamka สร้างโมเดลบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์จากข้อมูลเซ็นเซอร์และการสั่นสะเทือนที่มีอยู่ ผสานการแจ้งเตือนเข้ากับระบบ MES ของโรงงาน เพื่อให้ช่างเทคนิคได้รับสัญญาณล่วงหน้าหลายวันก่อนเกิดความเสียหาย
ผลลัพธ์โดยประมาณโรงงานเปลี่ยนจากการซ่อมแบบตั้งรับมาเป็นการแทรกแซงตามแผน ลดการหยุดทำงานที่ไม่คาดคิดและการเรียกช่างทำงานล่วงเวลาบนสายการผลิตที่เฝ้าระวังลงอย่างมาก
Cordillera Capital Partnersการบริหารสินทรัพย์ (สวิตเซอร์แลนด์)
ลดเวลาเตรียมงานวิจัยจาก 3 ชั่วโมงเหลือ 25 นาที
วิธีการแบบเดิมนักวิเคราะห์ใช้เวลาช่วงแรกของทุกวันอ่านเอกสารยื่น ข่าว และบันทึกจากโบรกเกอร์ แล้วสรุปด้วยมือเป็นบันทึกตอนเช้า การครอบคลุมไม่สม่ำเสมอ และสัญญาณสำคัญจริงๆ ถูกมองข้ามภายใต้แรงกดดันด้านเวลา
สิ่งที่เรานำมาใช้Klamka ส่งมอบไปป์ไลน์ความฉลาดด้านเอกสารที่รับเอกสารยื่นและข่าวเข้ามา สกัดเหตุการณ์สำคัญ และร่างรายงานสรุปสำหรับนักวิเคราะห์พร้อมการอ้างอิงเพื่อตรวจทานก่อนเผยแพร่ — ทุกข้อความสามารถสืบย้อนถึงแหล่งที่มาได้
ผลลัพธ์โดยประมาณนักวิเคราะห์เริ่มต้นวันด้วยรายงานสรุปที่สมบูรณ์และมีแหล่งอ้างอิง แทนที่จะต้องสร้างขึ้นใหม่ตั้งแต่ต้น ขยายขอบเขตที่สามารถครอบคลุมได้อย่างน่าเชื่อถือ
Saraburi Regional Health Networkสาธารณสุข (ประเทศไทย)
ลดอัตราการไม่มาตามนัดจาก 19% เหลือ 7%
วิธีการแบบเดิมเจ้าหน้าที่นัดหมายของคลินิกจัดการนัดหมายข้าม 6 สาขาด้วยสเปรดชีตและการโทรศัพท์ อัตราการไม่มาตามนัดสูง ช่วงเวลาว่างเปล่า และผู้ป่วยต้องรอหลายสัปดาห์สำหรับช่วงเวลาที่เงียบๆ ก็ไม่ได้ถูกใช้
สิ่งที่เรานำมาใช้Klamka สร้างโมเดลพยากรณ์การไม่มาตามนัดและการรับนัดเกินอย่างชาญฉลาด ผสานเข้ากับระบบจองพร้อมการแจ้งเตือนหลายภาษาอัตโนมัติที่จับจังหวะตามโปรไฟล์ความเสี่ยงของผู้ป่วยแต่ละราย
ผลลัพธ์โดยประมาณช่วงเวลาว่างถูกนำกลับมาใช้ และนัดหมายที่มีความเสี่ยงสูงได้รับการเตือนล่วงหน้าในจังหวะที่ดีขึ้น ยกระดับการใช้งานโดยไม่สร้างภาระเกินไปให้เจ้าหน้าที่หน้าเคาน์เตอร์
Harbor & Vine Hospitalityโรงแรมบูทีค (โปรตุเกส)
RevPAR เพิ่มขึ้น 23% ในฤดูกาลแรก
วิธีการแบบเดิมผู้จัดการรายได้ตั้งราคาห้องด้วยมือจากตัวเลขปีที่แล้วและการดูคู่แข่งอย่างคร่าวๆ การตั้งราคาตามไม่ทันอุปสงค์จริง ทำให้ห้องราคาต่ำเกินไปในคืนพีคและสูงเกินไปจนว่างในคืนที่เงียบ
สิ่งที่เรานำมาใช้Klamka ติดตั้งระบบพยากรณ์อุปสงค์และตั้งราคาแบบไดนามิกที่ดึงข้อมูลการจอง อีเวนต์ ฤดูกาล และสัญญาณท้องถิ่น ป้อนราคาที่แนะนำเข้าสู่ระบบบริหารจัดการที่พักโดยตรง
ผลลัพธ์โดยประมาณราคาปรับตามอุปสงค์จริงในแต่ละคืน เก็บรายได้ได้มากขึ้นในวันที่อุปสงค์สูง ขณะที่รักษาอัตราการเข้าพักให้ดีในช่วงที่เงียบ
TransAndes Logísticaขนส่งสินค้าและโลจิสติกส์ (ชิลี)
ลดค่าเชื้อเพลิงต่อการจัดส่งลง 18%
วิธีการแบบเดิมเจ้าหน้าที่จัดส่งวางแผนการส่งหลายร้อยรายการต่อวันด้วยมือ เส้นทางไม่มีประสิทธิภาพ ค่าเชื้อเพลิงสูง และลูกค้าได้รับเพียงกรอบเวลาส่งที่คลุมเครือซึ่งทำให้เกิดสายโทรถามว่าออเดอร์อยู่ไหนตลอดเวลา
สิ่งที่เรานำมาใช้Klamka สร้างระบบจัดเส้นทางที่เหมาะสมและพยากรณ์เวลาถึง ผสานเข้ากับระบบเทเลเมติกส์ของกองรถและแพลตฟอร์มออเดอร์ สร้างแผนรายวันที่เหมาะสมและกรอบเวลาถึงที่แม่นยำสำหรับลูกค้า
ผลลัพธ์โดยประมาณคนขับส่งของได้มากจุดขึ้นต่อเส้นทางโดยใช้เชื้อเพลิงน้อยลง และเวลาถึงที่แม่นยำลดปริมาณสายโทรเข้าที่ผูกมัดทีมสนับสนุน
Northgate Lending Groupสินเชื่อผู้บริโภค (แคนาดา)
ลดเวลาตัดสินจาก 3 วันเหลือไม่ถึง 2 นาที
วิธีการแบบเดิมคำขอสินเชื่อถูกพิจารณาด้วยมือตามกฎตายตัว การตัดสินใช้เวลาหลายวัน ผู้กู้ที่ดีถอนตัวระหว่างรอ และการฉ้อโกงเล็ดลอดผ่านการตรวจสอบโดยมนุษย์ที่ไม่สม่ำเสมอ
สิ่งที่เรานำมาใช้Klamka พัฒนาโมเดลความเสี่ยงด้านเครดิตและตรวจจับการฉ้อโกงพร้อมชั้นการตัดสินที่โปร่งใสและตรวจสอบได้ ผสานเข้ากับขั้นตอนการอนุมัติ และส่งเฉพาะกรณีที่ก้ำกึ่งจริงๆ ให้มนุษย์พิจารณา
ผลลัพธ์โดยประมาณคำขอส่วนใหญ่ได้รับการตัดสินทันทีพร้อมคำอธิบาย อนุมัติเร็วขึ้นสำหรับผู้กู้ที่มั่นคง และสกัดผู้ฉ้อโกงได้เร็วขึ้น
Vector Cloud SystemsB2B SaaS (สหรัฐอเมริกา)
อัตราคงรายได้สุทธิเพิ่มขึ้น 11 จุด
วิธีการแบบเดิมทีมความสำเร็จของลูกค้าติดตามความเสี่ยงการเลิกใช้ในสเปรดชีตที่อัปเดตเดือนละครั้ง กว่าจะเห็นว่าบัญชีมีความเสี่ยง การสนทนาเรื่องต่ออายุก็เสียไปแล้ว และทีมไม่มีสัญญาณว่าควรให้ความสำคัญกับบัญชีใด
สิ่งที่เรานำมาใช้Klamka สร้างโมเดลพยากรณ์การเลิกใช้และสุขภาพของบัญชีจากข้อมูลการใช้งานผลิตภัณฑ์ การสนับสนุน และการเรียกเก็บเงิน แสดงบัญชีที่มีความเสี่ยงพร้อมจัดอันดับและเหตุผลโดยตรงใน CRM
ผลลัพธ์โดยประมาณทีมความสำเร็จของลูกค้าเข้าแทรกแซงเร็วขึ้นหลายสัปดาห์กับบัญชีที่สำคัญ เปลี่ยนการจัดการการเลิกใช้จากการชันสูตรย้อนหลังเป็นการเล่นเชิงรุก
Almeida & Castro Advogadosกฎหมายและบริการมืออาชีพ (บราซิล)
ลดความพยายามในการตรวจสัญญาลง 65%
วิธีการแบบเดิมทนายความรุ่นรองตรวจสัญญาทีละข้อและค้นบรรทัดฐานด้วยคีย์เวิร์ดในคลังเอกสารที่ไม่เป็นระเบียบ การตรวจสอบสถานะใช้เวลาหลายวัน และชั่วโมงที่เรียกเก็บได้หมดไปกับการอ่านซ้ำๆ
สิ่งที่เรานำมาใช้Klamka ส่งมอบผู้ช่วยวิเคราะห์สัญญาและค้นข้อมูลกฎหมายที่อ้างอิงจากฐานเอกสารของสำนักงานเอง สกัดข้อสัญญา ความเสี่ยง และภาระผูกพันสำคัญพร้อมการอ้างอิงที่หุ้นส่วนตรวจสอบได้
ผลลัพธ์โดยประมาณการตรวจรอบแรกและการค้นบรรทัดฐานหดจากหลายวันเหลือไม่กี่ชั่วโมง ทำให้สำนักงานรับงานได้มากขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนคน
Helios Renewablesพลังงาน (สเปน)
ลดความคลาดเคลื่อนการพยากรณ์ลง 34%
วิธีการแบบเดิมการพยากรณ์กำลังผลิตของสินทรัพย์โซลาร์และลมพึ่งพาข้อมูลสภาพอากาศพื้นฐานและการปรับด้วยมือ การพยากรณ์ที่ไม่แม่นยำนำไปสู่ค่าปรับความไม่สมดุลที่แพงในตลาดพลังงานและการใช้ระบบกักเก็บที่ไม่เต็มที่
สิ่งที่เรานำมาใช้Klamka สร้างโมเดลพยากรณ์กำลังผลิตที่รวมข้อมูลสภาพอากาศ เซ็นเซอร์ และกำลังผลิตในอดีต ป้อนการพยากรณ์ล่วงหน้าหนึ่งวันและภายในวันเข้าสู่ระบบซื้อขายและการจ่ายพลังงานจากระบบกักเก็บ
ผลลัพธ์โดยประมาณการพยากรณ์ที่แม่นยำขึ้นลดค่าปรับความไม่สมดุลในตลาด และปรับปรุงวิธีชาร์จและจ่ายพลังงานจากระบบกักเก็บเทียบกับกำลังผลิตที่คาดการณ์
Atlas Realty Groupอสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์ (สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์)
อัตราเปลี่ยนลีดคุณภาพเป็นลูกค้าเพิ่มขึ้น 29%
วิธีการแบบเดิมการประเมินมูลค่าทรัพย์สินและการคัดกรองลูกค้าทำด้วยมือ นักวิเคราะห์ตั้งราคาสินทรัพย์จากข้อมูลเปรียบเทียบในสเปรดชีต และทีมขายไล่ตามทุกการสอบถามเท่ากันหมด เสียเวลาไปกับลีดที่ไม่เคยปิดได้
สิ่งที่เรานำมาใช้Klamka ติดตั้งโมเดลประเมินมูลค่าอัตโนมัติพร้อมระบบให้คะแนนลีดที่ผสานกับ CRM จัดอันดับการสอบถามตามโอกาสปิดการขาย และให้นักวิเคราะห์มีมูลค่าประเมินเบื้องต้นที่อิงข้อมูล
ผลลัพธ์โดยประมาณทีมขายมุ่งเน้นที่การสอบถามที่มีโอกาสทำธุรกรรมมากที่สุด และมูลค่าประเมินเบื้องต้นมาถึงภายในไม่กี่นาที ย่นเส้นทางจากการสอบถามไปสู่ข้อเสนอ
Brightpath Learningเทคโนโลยีการศึกษา (ออสเตรเลีย)
ลดเวลาตอบกลับฟีดแบ็กจาก 4 วันเหลือภายในวันเดียวกัน
วิธีการแบบเดิมแพลตฟอร์มที่กำลังเติบโตตรวจข้อสอบแบบเขียนตอบและตอบคำถามผู้เรียนผ่านทีมติวเตอร์ขนาดเล็กที่งานล้นมือ ฟีดแบ็กใช้เวลาหลายวัน และผู้เรียนจำนวนมากเลิกสนใจก่อนได้รับ
สิ่งที่เรานำมาใช้Klamka สร้างผู้ช่วยตรวจให้คะแนนและสนับสนุนผู้เรียน ที่ร่างฟีดแบ็กสำหรับคำตอบแบบเขียนเพื่อให้ติวเตอร์อนุมัติ และตอบคำถามทั่วไปทันทีจากเนื้อหาบทเรียน
ผลลัพธ์โดยประมาณผู้เรียนได้รับฟีดแบ็กภายในวันเดียวกัน และติวเตอร์ตรวจทานแทนการเขียนใหม่ทั้งหมด รักษาการมีส่วนร่วมไว้ได้เมื่อจำนวนผู้ลงทะเบียนขยายตัว
Kettle & Maddox Retailค้าปลีกแบบ omnichannel (สหรัฐอเมริกา)
ลดสินค้าคงคลังส่วนเกินลง 27%
วิธีการแบบเดิมการพยากรณ์สินค้าคงคลังทำทีละสาขาจากค่าเฉลี่ยในอดีต ทำให้สินค้าขายดีหมดสต็อกขณะที่สินค้าขายช้ากองในห้องเก็บของ การลดราคาเพื่อล้างสต็อกส่วนเกินกินกำไรทุกฤดูกาล
สิ่งที่เรานำมาใช้Klamka พัฒนาโมเดลพยากรณ์อุปสงค์และเติมสินค้าครอบคลุมทุกสาขาและคลังสินค้า โดยคำนึงถึงฤดูกาลและรูปแบบท้องถิ่น พร้อมส่งคำแนะนำเข้าสู่ระบบสินค้าคงคลัง
ผลลัพธ์โดยประมาณสินค้าถูกจัดวางใกล้กับจุดที่อุปสงค์เกิดขึ้นจริงมากขึ้น ลดทั้งการขาดสต็อกของสินค้ายอดนิยมและการลดราคาแรงๆ ที่จำเป็นต่อการล้างส่วนเกิน
Sentinel Assuranceประกันภัย (สิงคโปร์)
ลดเวลาเฉลี่ยของรอบเคลมลง 52%
วิธีการแบบเดิมการคัดกรองและดำเนินการเคลมทำด้วยมือ เคลมง่ายๆ ต้องรอในคิวเดียวกับเคลมซับซ้อน การตรวจสอบการฉ้อโกงไม่สม่ำเสมอ และผู้ถือกรมธรรม์หงุดหงิดกับความล่าช้าและความไม่โปร่งใส
สิ่งที่เรานำมาใช้Klamka สร้างระบบคัดกรองเคลมและให้คะแนนความเสี่ยงการฉ้อโกง ที่ส่งเคลมตรงไปตรงมาให้ชำระเร็วโดยอัตโนมัติ และตั้งธงเคลมน่าสงสัยให้สอบสวน ผสานเข้ากับแพลตฟอร์มเคลมหลัก
ผลลัพธ์โดยประมาณเคลมตรงไปตรงมาที่แท้จริงชำระได้เร็ว ขณะที่การตรวจสอบเข้มข้นมุ่งไปที่ความเสี่ยงจริง ยกระดับทั้งประสบการณ์ลูกค้าและการควบคุมความเสียหาย