Vorig jaar hebben we na ruim 300 interviews met klanten en een analyse van meer dan 10.000 klantinzichten meer dan 250 ideeën voor productinnovatie verzameld.
Onder andere naar aanleiding van deze resultaten zijn we ons veel meer gaan richten op de praktische toepassing en potentiële commerciële resultaten van nieuw te bouwen functies binnen Bynder.
Intern noemen we dat de 'Return On Expectations'. Met andere woorden, klanten willen weten of de beloften van een AI-gestuurd DAM haalbare realiteiten zijn, en niet alleen maar ambitieuze dromen.
Vanuit die gedachte weten we dat het sneller en moeiteloos kunnen vinden en beheren van digitale assets steeds belangrijker wordt voor onze gebruikers. Daarom besteden we bij Bynder de laatste tijd veel extra aandacht aan het onderzoeken hoe AI kan worden ingezet om content management voor onze klanten gemakkelijker te maken.
Drie manieren waarop Bynder AI het content management proces van klanten een boost geeft
1. Natural Language Search (NLS)
Een zoekfunctie binnen een platform dat bestanden opslaat was voorheen vooral afhankelijk van metadata, die vaak handmatig in het systeem werd ingevoerd. Het lastige hiervan is dat de effectiviteit van de zoekactie slechts zo goed is als de metadata die bij de assets hoort.
Natural Language Search maakt gebruik van geavanceerde Natural Language Processing technologie (NLP) om gesproken, alledaagse taal te interpreteren en contextueel relevante resultaten terug te geven op basis van de objecten in de afbeelding.
Dit biedt een veel intuïtievere manier van zoeken naar content dan het gebruik van trefwoorden en alleen vertrouwen op metadata.
NLS is momenteel volledig geoptimaliseerd voor zoekopdrachten in de Engelse taal, maar ondersteunt ook eenvoudige zoekopdrachten in veel andere talen zoals Spaans, Portugees en Catalaans.
2. Duplicaatmanager
Duplicate Manager is een belangrijke functie die Bynder DAM gebruikers helpt om hun asset bibliotheek goed georganiseerd te houden door snel en gemakkelijk dubbele bestanden te identificeren, controleren en verwijderen, zodat alleen de meest recente, meest relevante bestanden in gebruik blijven.
Dit vermindert inefficiëntie bij het opslaan van assets en helpt teams een overzichtelijk, goed georganiseerd DAM te behouden, wat de algemene vindbaarheid van assets en de integriteit van content verbetert.
3. Gezichtsherkenning
Met deze functie kunnen gebruikers realtime mensen taggen in grote aantallen assets bij het uploaden. Het enige wat ze daarvoor hoeven te doen is een persoon koppelen aan een gezicht in een eerste afbeelding.
Bekijk hoe Will Ponissi, Senior Communications Manager bij Sauber Group, uitlegt hoe de AI-functie voor gezichtsherkenning van Bynder zijn team elk Formule 1-seizoen honderden uren bespaart.
Bespaar tijd en kosten en houd grip op jouw content management met Bynder
Bynder ondersteunt en inspireert merken over de hele wereld bij het creëren en leveren van uitzonderlijke contentervaringen voor hun klanten. We helpen ze om door de complexiteit en chaos van de groeiende hoeveelheid content te navigeren met de AI-ondersteunde DAM-oplossing van Bynder, het meest rijk geïntegreerde platform op de markt van dit moment.
Daarnaast hebben we onze in-house innovaties incubator Bynder Labs geïntroduceerd, waar een toegewijd team van machine learning ingenieurs, datawetenschappers, onderzoekers en juridische experts voortdurend werkt aan nieuwe AI-ondersteunde oplossingen voor het Bynder product.
Deze blog is gebaseerd op de inhoud van het Bynder webinar ‘3 ways Bynder AI is supercharging content management’, dat je nu on demand kunt bekijken.
