AI agenti mohou změnit dynamiku podnikání v B2B e-commerce

Existuje důvod, proč dnes všichni mluví o umělých inteligencích. Za posledních 18 měsíců jsme zažili více inovací v oblasti AI než kdykoli předtím. AI opustila laboratoře přes noc a stala se životaschopným hnacíkem podnikání.

Jedním z odvětví, které by mohlo získat nejvíce, je B2B e-commerce. Ve skutečnosti by B2B e-commerce mohl využít technologický impulz, aby odvětví posunul na další úroveň. Existuje několik klíčových důvodů pro to:

• B2B transakce mají mnoho pohyblivých částí. Často zahrnují několik zúčastněných stran, komplexní konfigurace produktů a přizpůsobené cenové dohody. Může to být přímo zmatené.
• Je toho příliš mnoho dat. B2B e-commerce generuje obrovské množství dat z různých zdrojů, jako jsou historie transakcí, interakce zákazníků a operace dodavatelského řetězce.
• Zákazníci chtějí, co chtějí. Kupující v B2B se stále více očekávají personalizované zkušenosti podobné těm v B2C. Není překvapivé, a budou ještě více nároční.
• Soutěž se zostřuje dnem. Soutěžní prostředí se stává stále více zaplněným, s společnostmi, které soutěží o trh a odlišují se. Ano, vaši zákazníci pravděpodobně již používají AI, aby získali náskok.
• Problémy se zásobami jsou skutečné. Dodavatelské řetězce jsou komplexní, zahrnující několik dodavatelů, distributorů a logistických partnerů. Existuje tolik prvků, které jsou mimo vaší kontroly.

Žádné z výše uvedeného není překvapivé. Ale skutečností je, že AI je nyní na dosah ruky. Každá organizace, která nevkročí na tento vlak, zásadně opouští peníze na stole a je připravena ztratit zákazníky.

Pojďme projít, kde by AI mohlo mít největší dopad na vaši organizaci.

Navigace složitostí transakcí

Jak jsem již zmínil, transakce B2B e-commerce mohou zahrnovat mnoho stran a dalších prvků. AI může využít všechny tyto signály k analýze dat o zúčastněných stranách, konfiguracích produktů, cenových dohodách a dalších.

To by mohlo pomoci organizacím získat lepší pochopení jedinečných potřeb každého kupujícího a každého dodavatele, což usnadňuje hladší jednání, optimalizované cenové podmínky a urychlené uzavírání dohod. Konečným výsledkem? Úspory nákladů, zlepšení vztahů s dodavateli a rychlejší čas na trhu pro produkty a služby.

Správa výdajů je další oblastí, kde může AI mít dopad. Analýzou historických vzorců výdajů a údajů o výkonu dodavatelů AI agenti pomáhají podnikům učinit informovaná rozhodnutí, snížit dobu cyklu nákupu a dosáhnout větší transparentnosti a souladu v jejich procesech nákupu.

Více dat, více problémů.

Každá společnost chce více dat, ale také si stěžuje na neschopnost je využít ve velkém měřítku. AI vyniká v zpracování a analýze velkých objemů dat, přeměnou je na akční informace. Velké jazykové modely jsou zvláště dobré v analýze historie transakcí, interakcí zákazníků a operací dodavatelského řetězce, aby identifikovaly vzorce, trendy a korelace, které nemusí být okamžitě zřejmé lidským analytikům. Například mohou identifikovat, které kombinace produktů se často nakupují společně, které zákazníky jsou nejpravděpodobněji opustí, nebo které dodavatelé mají nejvyšší míru včasného doručení.

AI může také sloužit jako “připojovač”, integrující data z více zdrojů, jako jsou systémy CRM, systémy ERP a externí zdroje dat, aby poskytovaly komplexní informace o chování zákazníků, trendech trhu a konkurenčních dynamikách. Například mohou analyzovat prodejní výkon v různých regionech, identifikovat vznikající tržní trendy a předpovídat budoucí poptávku po produktech nebo službách.

AI agenti mohou učinit vaše zákazníky šťastnějšími.

Jedním z největších zlatých dolů pro společnosti jsou zákaznické konverzace. Zákaznický servisní agenti komunikují se zákazníky na všech úrovních, protože zpracovávají recenze, stížnosti a problémy. Zákaznické konverzace mohou dokonce poskytnout informace, které by mohly pomoci při vývoji produktů.

Krása zákaznických interakcí spočívá v tom, že jsou založeny na jazyku. AI agenti jsou poháněni velkými jazykovými modely, které nejenže mají schopnost zpracovávat informace ve velkém množství a rychlosti, ale také odpovídat – tj. zpracovávat objednávky, řešit dotazy, poskytovat personalizovaná doporučení a další.

AI agenti jsou k dispozici 24 hodin denně, 7 dní v týdnu, zajišťují, že jsou potřeby zákazníků splněny rychle a efektivně. To může zvýšit spokojenost zákazníků a uvolnit lidské zdroje, aby se soustředily na složitější, přidanou hodnotu úkoly.

Problém dodavatelského řetězce.

Není žádným tajemstvím, že dodavatelské řetězce jsou složité (a křehké). Nástroje pro optimalizaci dodavatelského řetězce poháněné AI mohou zlepšit různé aspekty, jako je řízení zásob, logistika a nákup. Například Oracle Supply Chain Management Cloud využívá algoritmy AI k optimalizaci úrovní zásob a snížení výpadků, zatímco minimalizuje náklady na skladování a výpadky analýzou historických prodejních dat, prognóz poptávky a tržních trendů.

Kromě toho platforma pro optimalizaci logistiky UPS, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), využívá algoritmy AI k optimalizaci tras a harmonogramů dodávek. Analýzou dat o objemu balíků, místech dodání a dopravních vzorcích ORION vypočítává nejefektivnější trasy pro řidiče UPS, snižuje spotřebu paliva, opotřebení vozidel a dobu dodání.

IBM Watson Supply Chain je dalším dobrým příkladem, který využívá analytiku poháněnou AI ke streamlinování procesů nákupu a zlepšení výkonu dodavatelů. Analýzou dat o kvalitě dodavatelů, lhůtách a trendech cen identifikuje Watson Supply Chain příležitosti ke konsolidaci dodavatelů, vyjednání lepších cenových podmínek a zmírnění rizik dodavatelského řetězce.

Robotic process automation se stala jednou z nejzajímavějších oblastí pro společnosti, s 60% výkonných manažerů ze společnosti Sikich LLC, kteří ji označili jako svou hlavní oblast zájmu, s učením se strojem pro předpověď poptávky a prediktivní analytikou také získávající některé zmínky.

Tento vzrůstající zájem je tam, kde jsou komerční platformy potřebné k rychlému jednání, splnění této potřeby a zahájení beta testování. Naše integrovaná datová potrubí s AI viděla, že výrobci a další podniky B2B potřebovaly zjednodušení konsolidace dat, snížení nákladů na přizpůsobenou infrastrukturu, které mohou sníst jejich zisk. Podniky B2B chtěly zkušenost podobnou aplikaci pro doručování potravin, kde mohou snadno vybrat relevantní datové sady, určit frekvenci načtení a cílovou destinaci. To jim pomáhá sladit data e-commerce se interními prodejními cíli efektivně.

Nespoléhejte se na své úspěchy.

Právě jsem prošel některými způsoby, jakými mohou AI agenti zlepšit efektivitu, takže vám ušetřím opakování. Co vám řeknu, je: jednejte nyní. Pokud ještě nepoužíváte AI nějakým způsobem, buďte varováni, že vaši konkurenti již ano.

Je to nikdy nebylo snazší a dostupnější využít modely API a postavit si vlastní systém. Pokud nechcete postavit, můžete koupit a experimentovat, pokud budete využívat výhody. Jen se nezdržujte příliš dlouho.