Vernetzen Sie sich mit uns

Vordenker

KI-Agenten können die Geschäftsdynamik im B2B-E-Commerce verändern

mm

Veröffentlicht

 on

Es gibt einen Grund, warum man heute nur noch von KI hört. Wir haben in den letzten 18 Monaten mehr KI-Innovationen erlebt als je zuvor. KI hat das Labor über Nacht verlassen und sich zu einem brauchbaren Geschäftstreiber entwickelt.

Eine Branche, die große Gewinne erzielen kann, ist B2B E-Commerce. Tatsächlich könnte der B2B-E-Commerce den technologischen Aufschwung nutzen, um die Branche auf die nächste Stufe zu heben. Dafür gibt es einige wesentliche Gründe:

  • B2B-Transaktionen haben viele bewegliche Teile. Sie umfassen oft mehrere Stakeholder, komplexe Produktkonfigurationen und individuelle Preisvereinbarungen. Es kann geradezu verwirrend sein.
  • Es gibt einfach viel zu viele Daten. B2B-E-Commerce generiert eine unüberwindbare Menge an Daten aus verschiedenen Quellen wie Transaktionshistorie, Kundeninteraktionen und Lieferkettenabläufen.
  • Kunden wollen, was sie wollen. B2B-Käufer erwarten zunehmend personalisierte Erlebnisse ähnlich denen im B2C. Kein Wunder, denn sie werden nur noch anspruchsvoller.
  • Der Wettbewerb wird von Tag zu Tag härter. Die Wettbewerbslandschaft wird immer dichter und Unternehmen wetteifern um Marktanteile und Differenzierung. Ja, Ihre Kunden nutzen wahrscheinlich bereits KI, um weiterzukommen.
  • Versorgungsprobleme sind real. Lieferketten sind komplex und umfassen mehrere Lieferanten, Händler und Logistikpartner. Es gibt so viele Elemente, die außerhalb Ihrer Kontrolle liegen.

Keines der oben genannten Dinge ist überraschend. Tatsache ist jedoch, dass die KI jetzt in greifbarer Nähe ist. Jedes Unternehmen, das nicht auf den Zug aufspringt, lässt im Grunde genommen Geld auf dem Tisch und ist kurz davor, Kunden zu verlieren.

Lassen Sie uns durchgehen, wo KI den größten Einfluss auf Ihr Unternehmen haben könnte.

Navigieren durch die Feinheiten von Transaktionen

Wie ich bereits erwähnt habe, können an B2B-E-Commerce-Transaktionen viele Parteien und andere Elemente beteiligt sein. KI kann all diese Signale nutzen, um Daten zu Stakeholdern, Produktkonfigurationen, Preisvereinbarungen und mehr zu analysieren.

Dies könnte Unternehmen helfen, die individuellen Bedürfnisse jedes Käufers und Lieferanten besser zu verstehen, was wiederum reibungslosere Verhandlungen, optimierte Preisbedingungen und schnellere Geschäftsabschlüsse ermöglicht. Das Endergebnis? Kosteneinsparungen, verbesserte Lieferantenbeziehungen und schnellere Markteinführung von Produkten und Dienstleistungen.

Das Spesenmanagement ist ein weiterer Bereich, in dem KI einen Einfluss haben kann. Durch die Analyse historischer Ausgabenmuster und Lieferantenleistungsdaten helfen KI-Agenten Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Beschaffungszykluszeiten verkürzenund erreichen mehr Transparenz und Compliance in ihren Beschaffungsprozessen.

Mo' Daten, mo' Probleme.

Jedes Unternehmen möchte mehr Daten, beklagt sich aber auch darüber, dass es nicht möglich ist, diese in großem Umfang zu nutzen. KI zeichnet sich durch die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen aus und verwandelt sie in umsetzbare Erkenntnisse. Große Sprachmodelle Insbesondere eignen sie sich hervorragend für die Analyse von Transaktionshistorien, Kundeninteraktionen und Lieferkettenabläufen, um Muster, Trends und Korrelationen zu erkennen, die für menschliche Analysten möglicherweise nicht sofort erkennbar sind. Es kann beispielsweise erkennen, welche Produktkombinationen häufig zusammen gekauft werden, welche Kunden am wahrscheinlichsten abwandern oder welche Lieferanten die höchsten pünktlichen Lieferraten aufweisen.

KI kann auch als „Verbindungsstück“ dienen und Daten aus mehreren Quellen integrieren, z CRM-Systeme, ERP-Systeme und externe Datenquellen, um umfassende Einblicke in das Kundenverhalten, Markttrends und die Wettbewerbsdynamik zu liefern. Es kann beispielsweise die Vertriebsleistung in verschiedenen Regionen analysieren, Trends in aufstrebenden Märkten identifizieren und die zukünftige Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen vorhersagen.

KI-Agenten können Ihre Kunden glücklicher machen.

Eine der größten Goldgruben für Unternehmen sind Kundengespräche. Kundendienstmitarbeiter interagieren auf allen Ebenen mit Kunden, wenn sie Bewertungen, Beschwerden und Probleme bearbeiten. Kundengespräche können sogar Erkenntnisse liefern, die bei der Produktentwicklung hilfreich sein könnten.

Dennoch kratzen die meisten Unternehmen kaum an der Oberfläche.

Das Schöne an Kundeninteraktionen ist, dass sie auf Sprache basieren. KI-Agenten basieren auf großen Sprachmodellen, die nicht nur in der Lage sind, Informationen mit großer Geschwindigkeit und großem Umfang zu verarbeiten, sondern auch zu reagieren – d. h. Bestellungen abzuwickeln, Anfragen zu lösen, personalisierte Empfehlungen zu geben und mehr.

KI-Agenten sind rund um die Uhr verfügbar und stellen sicher, dass Kundenbedürfnisse schnell und effizient erfüllt werden. Dies kann die Kundenzufriedenheit steigern und Personalressourcen freisetzen, die sich auf komplexere, wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können.

Das Rätsel um die Lieferkette.

Es ist kein Geheimnis, dass Lieferketten komplex (und heikel) sind. KI-gesteuerte Tools zur Supply-Chain-Optimierung können verschiedene Aspekte verbessern, etwa die Bestandsverwaltung, Logistik und Beschaffung. Beispielsweise nutzt Oracle Supply Chain Management Cloud KI-Algorithmen, um Lagerbestände zu optimieren und Fehlbestände zu reduzieren und gleichzeitig die Lagerkosten und Fehlbestände zu minimieren, indem historische Verkaufsdaten, Nachfrageprognosen und Markttrends analysiert werden.

Zusätzlich ORION, die KI-gestützte Logistikoptimierungsplattform von UPS (On-Road Integrated Optimization and Navigation) nutzt KI-Algorithmen, um Lieferrouten und -pläne zu optimieren. Durch die Analyse von Daten zu Paketvolumen, Lieferorten und Verkehrsmustern berechnet ORION die effizientesten Routen für UPS-Fahrer und reduziert so den Kraftstoffverbrauch, den Fahrzeugverschleiß und die Lieferzeiten.

IBMs Watson Supply Chain ist ein weiteres gutes Beispiel, das KI-gesteuerte Analysen einsetzt, um Beschaffungsprozesse zu rationalisieren und die Lieferantenleistung zu verbessern. Durch die Analyse von Daten zu Lieferantenqualität, Lieferzeiten und Preistrends identifiziert Watson Supply Chain Möglichkeiten zur Konsolidierung von Lieferanten, zur Aushandlung besserer Preisbedingungen und zur Minderung von Risiken in der Lieferkette.

Robotische Prozessautomatisierung hat sich zu einem der interessantesten Bereiche für Unternehmen entwickelt 60 % der Führungskräfte in der Fertigung In einer Umfrage von Sikich LLC wurde maschinelles Lernen für die Bedarfsprognose als ihr Hauptinteressengebiet genannt Predictive analytics bekomme auch einige Erwähnungen.

Aufgrund dieses steigenden Interesses müssen Handelsplattformen schnell handeln, diesen Bedarf decken und Betatests einleiten. Unsere KI-integrierte Datenpipeline hat gezeigt, dass Hersteller und andere B2B-Unternehmen eine vereinfachte Datenkonsolidierung benötigten, wodurch die Kosten für die individuelle Infrastruktur gesenkt wurden, die sich negativ auf ihr Geschäftsergebnis auswirken können. B2B-Unternehmen wollten ein Erlebnis ähnlich einer Essensliefer-App, bei dem sie einfach relevante Datensätze auswählen, die Abrufhäufigkeit und das Ziel angeben können. Dies hilft ihnen, Handelsdaten effizient mit internen Vertriebszielen abzugleichen.

Ruhen Sie sich nicht auf Ihren Lorbeeren aus.

Ich habe gerade einige Möglichkeiten besprochen, wie KI-Agenten die Effizienz verbessern können, daher erspare ich Ihnen die Wiederholung. Was ich sagen werde ist: Handeln Sie jetzt. Wenn Sie KI noch nicht in irgendeiner Weise nutzen, seien Sie gewarnt, dass Ihre Konkurrenten dies tun.

Es war noch nie einfacher und zugänglicher, auf Modell-APIs zuzugreifen und Ihr eigenes System zu erstellen. Wenn Sie nicht bauen möchten, können Sie kaufen und experimentieren, solange Sie davon profitieren. Warten Sie einfach nicht zu lange.

Daniela Jurado ist Executive Vice President für Nordamerika bei VTEX (NYSE: VTEX). Während ihrer Karriere im Enterprise Digital Commerce bei VTEX hatte sie das Vergnügen, direkt mit Marken wie Adidas, Whirlpool, Miriade, OBI und anderen zusammenzuarbeiten und dabei Erfahrungen in verschiedenen Branchen wie Mode, Heimwerken, Elektronik und Haushaltsgeräte zu sammeln. Dani Jurado leitet seit vielen Jahren auch die Geschäftsentwicklung von VTEX in Schlüsselregionen und -märkten, darunter EMEA und Lateinamerika. Daniela hat eine Spezialisierung auf Unternehmensführung und Internationalisierung von der FIA Business School in Brasilien und ist Mentorin für andere Frauen, die eine Eingliederung anstreben Sie ist im Technologiesektor im Rahmen eines Women-in-Tech-Programms tätig und ist außerdem Gastdozentin für MBA-Ausbildungsprogramme für einige erstklassige US-Universitäten wie die Northeastern University und die University of Louisville