AI-agenter kan ændre forretningsdynamikken i B2B e-handel

Der er en grund til, hvorfor AI er det eneste, du hører om i dag. Vi har oplevet mere AI-innovation i de sidste 18 måneder end nogensinde før. AI er gået fra laboratoriet til at blive en væsentlig forretningsdriver over natten.

En industri, der kan vinde stort, er B2B e-handel. Faktisk kan B2B e-handel bruge den teknologiske boost til at føre branchen til det næste niveau. Der er flere grundlæggende årsager til dette:

• B2B-transaktioner har mange mobile dele. De involverer ofte multiple interessenter, komplekse produktkonfigurationer og tilpassede prisaftaler. Det kan være ret forvirrende.
• Der er bare for meget data. B2B e-handel genererer en overvældende mængde data fra forskellige kilder som transaktionshistorik, kundeinteraktioner og forsyningskædeoperationer.
• Kunderne vil have, hvad de vil have. B2B-købere forventer i stigende grad personlige oplevelser ligesom i B2C. Det er ikke overraskende, og de vil kun blive mere krævende.
• Konkurrencen bliver hårdere for hver dag. Konkurrencesituationen bliver mere og mere overfyldt, med virksomheder, der kæmper om markedssande og differentiering. Ja, dine kunder bruger sandsynligvis allerede AI til at komme foran.
• Forsyningsproblemer er rigtige. Forsyningskæder er komplekse og involverer multiple leverandører, distributører og logistikpartnere. Der er så mange elementer, der er uden for din kontrol.

Ingen af ovenstående er overraskende. Men faktum er, at AI nu er til rådighed. Enhver organisation, der ikke springer på vognen, efterlader i virkeligheden penge på bordet og er på vej til at miste kunder.

Lad os gå igennem, hvor AI kan have den største indvirkning på din organisation.

At navigere i transaktionernes kompleksitet

Som jeg tidligere nævnte, kan B2B e-handelstransaktioner involvere mange parter og andre elementer. AI kan tappe ind i alle disse signaler for at analysere data om interessenter, produktkonfigurationer, prisaftaler og mere.

Dette kan hjælpe organisationer med at få en bedre forståelse for hver købers og hver leverandørs unikke behov, hvilket igen faciliterer glattere forhandlinger, optimerede pristermer og hurtigere aftaleafslutninger. Det ultimative resultat? Omkostningsbesparelser, forbedrede leverandørrelationer og hurtigere markedsføring af produkter og tjenester.

Udgiftsstyring er endnu et område, hvor AI kan have en indvirkning. Ved at analysere historiske udgiftsmønstre og leverandørperformancedata hjælper AI-agenter virksomheder med at træffe informerede beslutninger, reducere indkøbscyklustider og opnå større gennemsigtighed og overholdelse i deres indkøbsprocesser.

Mo’ data, mo’ problems.

Hver virksomhed ønsker mere data, men klager også over, at de ikke kan udnytte det i stor skala. AI er fremragende til at behandle og analysere store mængder data og omdanne det til handlebare indsigt. Store sprogmodeller er særligt gode til at analysere transaktionshistorik, kundeinteraktioner og forsyningskædeoperationer for at identificere mønstre, tendenser og sammenhænge, der måske ikke er umiddelbart åbenlyse for menneskelige analytikere. For eksempel kan det identificere, hvilke produktkombinationer der ofte købes sammen, hvilke kunder der er mest sandsynlige at forlade, eller hvilke leverandører der har den højeste leveringstid.

AI kan også fungere som en “connector”, der integrerer data fra multiple kilder som CRM-systemer, ERP-systemer og eksterne datakilder for at give omfattende indsigt i kundeadfærd, markedstendenser og konkurrentdynamik. For eksempel kan det analysere salgspræstationer på tværs af forskellige regioner, identificere opkommende markedstendenser og forudsige fremtidig efterspørgsel efter produkter eller tjenester.

AI-agenter kan gøre dine kunder lykkeligere.

En af de største guldgruber for virksomheder er kundesamtaler. Kundeserviceagenter interagerer med kunder på alle niveauer, da de behandler anmeldelser, klager og problemer. Kundesamtaler kan endda give indsigt, der kan hjælpe med produktudvikling.

Dog udnytter de fleste virksomheder kun overfladen.

Skønheden ved kundeinteraktioner er, at de er baseret på sprog. AI-agenter er drevet af store sprogmodeller, der ikke kun har evnen til at behandle informationer i stor hastighed og mængde, men også til at svare – dvs. behandle ordrer, løse spørgsmål, give personlige anbefalinger og mere.

AI-agenter er tilgængelige døgnet rundt, hvilket sikrer, at kundens behov bliver opfyldt prompte og effektivt. Dette kan øge kundetilfredsheden og frigøre menneskelige ressourcer til at fokusere på mere komplekse, værdiskabende opgaver.

Forsyningskædekonundrummet.

Det er ingen hemmelighed, at forsyningskæder er intrikate (og ømfindtlige). AI-drevne forsyningskædeoptimeringsværktøjer kan forbedre forskellige aspekter, såsom lagerstyring, logistik og indkøb. For eksempel bruger Oracle Supply Chain Management Cloud AI-algoritmer til at optimere lager niveauer og reducere lagermangler, samtidig med at minimere omkostninger og lagermangler ved at analysere historisk salgsdata, efterspørgselsprognoser og markedstendenser.

Desuden bruger UPS’s AI-drevne logistikoptimeringsplatform, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), AI-algoritmer til at optimere leveringsruter og -tider. Ved at analysere data om pakkevolumen, leveringssteder og trafikmønstre beregner ORION de mest effektive ruter for UPS-chauffører, hvilket reducerer brændstofforbrug, køretøjslitage og leveringstider.

IBM’s Watson Supply Chain er endnu et godt eksempel, der anvender AI-drevne analyser til at strømline indkøbsprocesser og forbedre leverandørpræstation. Ved at analysere data om leverandørkvalitet, leveringstider og pristendenser identificerer Watson Supply Chain muligheder for at konsolidere leverandører, forhandle bedre pristermer og minimere forsyningskæderisici.

Robotic process automation er steget frem som et af de mest interessante områder for virksomheder, med 60% af produktionsexekutiver afhørt af Sikich LLC, der nævner det som deres primære interesseområde, med maskinlæring til efterspørgselsprognose og prædictiv analyse også får nogle nævnelser.

Denne stigende interesse er, hvor handelsplatforme skal handle hurtigt, tilfredsstille dette behov og iværksætte beta-test. Vores AI-integrerede Data Pipeline så, at producenter og andre B2B-virksomheder krævede forenklede datakonsolidering, reducerede tilpassede infrastrukturkostninger, der kan æde sig ind i deres bundlinje. B2B-virksomheder ønskede en oplevelse ligesom en madleveringsapp, hvor de kan let vælge relevante datasæt, specificere hentefrekvens og destination. Dette hjælper dem med at tilpasse handelsdata med interne salgs mål effektivt.

Hold ikke hvil i dine laurbær.

Jeg gennemgik lige nogle af måderne, hvorpå AI-agenter kan forbedre effektiviteten, så jeg skal spare dig for gentagelsen. Det, jeg vil sige, er: handle nu. Hvis du ikke allerede bruger AI på en eller anden måde, så vær advaret om, at dine konkurrenter gør.

Det har aldrig været lettere og mere tilgængeligt at tæppe ind i model-API’er og bygge dit eget system. Hvis du ikke vil bygge, kan du købe og eksperimentere, så længe du høster fordelene. Bare vent ikke for længe.