AI-agenter kan ændre dynamikken 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 at være et laboratorieeksperiment til en væsentlig forretningsdriver.

En branche, der kan vinde stort, er B2B e-handel. Faktisk kunne 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 flere parter, 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, såsom transaktionshistorik, kundeinteraktioner og forsyningskædeoperationer.
• Kunderne vil have, hvad de vil have. B2B-købere forventer i stigende grad personlige oplevelser, der minder om dem i B2C. Det er ikke overraskende, og de vil kun blive mere krævende.
• Konkurrencen bliver skarpere for hver dag. Konkurrencesituationen bliver mere og mere overfyldt, hvor virksomheder kæmper om markedsandele og differentiering. Ja, dine kunder bruger sandsynligvis allerede AI til at komme foran.
• For.synsproblemer er reelle. Forsyningskæder er komplekse og involverer flere leverandører, distributører og logistikpartnere. Der er så mange elementer, der er uden for din kontrol.

Ingen af disse ting er overraskende. Men sandheden er, at AI nu er til rådighed for os. Enhver organisation, der ikke springer på AI-bølgen, efterlader i virkeligheden penge på bordet og er på vej til at miste kunder.

Lad os se, 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 af hver købers og hver leverandørs unikke behov, hvilket igen faciliterer glattere forhandlinger, optimerede pristermer og hurtigere afslutning af aftaler. Det endelige resultat? Omkostningsbesparelser, forbedrede leverandørrelationer og hurtigere markedsføring af produkter og tjenester.

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

Mo’ data, mo’ problems.

Hvert selskab ønsker mere data, men klager også over, at de ikke kan udnytte det i stor skala. AI er godt til at behandle og analysere store mængder data og omdanne dem til handlebare indsigt. Store sprogmodeller er særligt gode til at analysere transaktionshistorik, kundeinteraktioner og forsyningskædeoperationer for at identificere mønstre, tendenser og korrelationer, der måske ikke er umiddelbart tydelige for menneskelige analytikere. For eksempel kan det identificere, hvilke produktkombinationer der oftest købes sammen, hvilke kunder der er mest sandsynligt at forlade, eller hvilke leverandører der har den højeste på-tid-leveringsprocent.

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

AI-agenter kan gøre dine kunder lykkeligere.

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

Men de fleste virksomheder skraber 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. håndtere ordrer, løse spørgsmål, give personlige anbefalinger og mere.

AI-agenter er til rådighed døgnet rundt, hvilket sikrer, at kundernes behov bliver tilgodeset prompt og effektivt. Dette kan øge kundetilfredshed og frigøre menneskelige ressourcer til at fokusere på mere komplekse, værditilførende opgaver.

Forsyningskædekonundrummet.

Det er ingen hemmelighed, at forsyningskæder er komplekse (og ømtålige). 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 det minimiserer omkostninger og lagermangler ved at analysere historisk salgsdata, efterspørgselsprognoser og markedsudviklinger.

Dertil kommer UPS’s AI-drevne logistikoptimeringsplatform, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), der udnytter AI-algoritmer til at optimere leveringsruter og -tider. Ved at analysere data om pakkevolumen, leveringssteder og trafikmønstre beregner ORION den mest effektive rute for UPS-chauffører, hvilket reducerer brændstofforbruget, køretøjslitage og leveringstider.

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

Robotic process automation er blevet et af de mest interessante områder for virksomheder, hvor 60% af produktionsexperten adspurgt af Sikich LLC nævnte det som deres primære interesseområde, sammen med maskinlæring til efterspørgselsprognose og prædikativ analyse, der også fik nogle nævnelser.

Denne stigende interesse er, hvor handelsplatforme skal handle hurtigt, tilfredsstille dette behov og igangsætte beta-test. Vores AI-integrerede Data Pipeline så, at producenter og andre B2B-virksomheder krævede forenklede datakonsolideringer, reducerede tilpassede infrastrukturkostnader, der kan æde sig ind i deres bundlinje. B2B-virksomheder ønskede en oplevelse, der ligner 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.

Rejs ikke på laurbærrene.

Jeg gennemgik lige nogle af måderne, hvorpå AI-agenter kan forbedre effektiviteten, så jeg skal spare dig for gentagelsen. Hvad 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 ønsker at bygge, kan du købe og eksperimentere, så længe du høster fordelene. Bare vent ikke for længe.