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

Es gibt einen Grund, warum man heute überall von KI spricht. Wir haben in den letzten 18 Monaten mehr KI-Neuerungen erlebt als je zuvor. KI ist über Nacht aus dem Labor herausgetreten und ist zu einem tragfähigen Geschäftstreiber geworden.

Eine Branche, die groß gewinnen kann, ist der B2B-E-Commerce. Tatsächlich könnte der B2B-E-Commerce den technologischen Schub nutzen, um die Branche auf das nächste Level zu heben. Es gibt einige wichtige Gründe dafür:

• B2B-Transaktionen haben viele bewegliche Teile. Sie umfassen oft mehrere Beteiligte, komplexe Produktkonfigurationen und individuelle Preisvereinbarungen. Es kann schier verwirrend sein.
• Es gibt einfach zu viel Daten. Der B2B-E-Commerce generiert eine unüberschaubare Menge an Daten aus verschiedenen Quellen wie Transaktionshistorie, Kundeninteraktionen und Supply-Chain-Operationen.
• Kunden wollen, was sie wollen. B2B-Käufer erwarten zunehmend personalisierte Erfahrungen, ähnlich wie im B2C. Das ist nicht verwunderlich, und sie werden nur noch anspruchsvoller.
• Der Wettbewerb wird von Tag zu Tag härter. Das Wettbewerbsumfeld wird immer voller, und Unternehmen kämpfen um Marktanteile und Differenzierung. Ja, Ihre Kunden nutzen wahrscheinlich bereits KI, um voranzukommen.
• Supply-Chain-Probleme sind real. Supply Chains sind komplex und umfassen mehrere Lieferanten, Distributoren und Logistikpartner. Es gibt so viele Elemente, die außerhalb Ihrer Kontrolle liegen.

Keines der oben Genannten ist verwunderlich. Aber die Tatsache ist, dass KI jetzt direkt vor unserer Haustür steht. Jedes Unternehmen, das nicht auf den Zug aufspringt, lässt im Wesentlichen Geld auf dem Tisch liegen und ist darauf vorbereitet, letztendlich Kunden zu verlieren.

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

Die Komplexität von Transaktionen meistern

Wie ich bereits erwähnt habe, können B2B-E-Commerce-Transaktionen viele Parteien und andere Elemente umfassen. KI kann auf all diese Signale zugreifen, um Daten über Beteiligte, Produktkonfigurationen, Preisvereinbarungen und mehr zu analysieren.

Dies kann Organisationen helfen, ein besseres Verständnis für die individuellen Bedürfnisse jedes Käufers und jedes Lieferanten zu gewinnen, was wiederum zu reibungslosen Verhandlungen, optimierten Preisbedingungen und beschleunigten Geschäftsabschlüssen führt. Das ultimative Ergebnis? Kosteneinsparungen, verbesserte Lieferantenbeziehungen und eine schnellere Markteinführung von Produkten und Dienstleistungen.

Auch bei der Kostenverwaltung kann KI einen Einfluss haben. Durch die Analyse historischer Ausgabenmuster und Lieferantendaten helfen KI-Agenten Unternehmen, informierte Entscheidungen zu treffen, die Beschaffungszyklen zu verkürzen und eine größere Transparenz und Einhaltung von Vorschriften in ihren Beschaffungsprozessen zu erreichen.

Mo’ Daten, mo’ Probleme.

Jedes Unternehmen will mehr Daten, aber auch über die Unfähigkeit, sie im großen Maßstab zu nutzen, klagen. KI ist hervorragend darin, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren und sie in handhabbare Erkenntnisse umzuwandeln. Große Sprachmodelle sind insbesondere gut darin, Transaktionshistorien, Kundeninteraktionen und Supply-Chain-Operationen zu analysieren, um Muster, Trends und Korrelationen zu identifizieren, die für menschliche Analysten nicht sofort ersichtlich sind. Zum Beispiel kann es identifizieren, welche Produktkombinationen häufig zusammen gekauft werden, welche Kunden am wahrscheinlichsten abwandern, oder welche Lieferanten die höchsten pünktlichen Lieferquoten haben.

KI kann auch als “Connector” dienen, Daten aus verschiedenen Quellen wie CRM-Systemen, ERP-Systemen und externen Datenquellen zu integrieren, um umfassende Einblicke in Kundenverhalten, Markttrends und Wettbewerbsdynamik zu liefern. Zum Beispiel kann es die Verkaufsleistung in verschiedenen Regionen analysieren, aufkommende Markttrends identifizieren und die zukünftige Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen vorhersagen.

KI-Agenten können Ihre Kunden glücklicher machen.

Eine der größten Goldgruben für Unternehmen sind Kundenkonversationen. Kundenbetreuer stehen auf allen Ebenen mit Kunden in Kontakt, da sie Bewertungen, Beschwerden und Probleme bearbeiten. Kundenkonversationen können sogar Erkenntnisse liefern, die bei der Produktentwicklung helfen können.

Und doch kratzen die meisten Unternehmen nur an der Oberfläche.

Die Schönheit von Kundeninteraktionen liegt darin, dass sie auf Sprache basieren. KI-Agenten sind mit großen Sprachmodellen ausgestattet, die nicht nur in der Lage sind, Informationen mit großer Geschwindigkeit und in großen Mengen zu verarbeiten, sondern auch zu antworten – d. h. Bestellungen bearbeiten, Anfragen lösen, personalisierte Empfehlungen geben und mehr.

KI-Agenten sind rund um die Uhr verfügbar, um sicherzustellen, dass Kundenbedürfnisse prompt und effizient erfüllt werden. Dies kann die Kundenzufriedenheit steigern und menschliche Ressourcen freisetzen, um sich auf komplexere, wertsteigernde Aufgaben zu konzentrieren.

Das Supply-Chain-Dilemma.

Es ist kein Geheimnis, dass Supply Chains komplex (und empfindlich) sind. KI-gesteuerte Supply-Chain-Optimierungstools können verschiedene Aspekte wie Lagerverwaltung, Logistik und Beschaffung verbessern. Zum Beispiel nutzt Oracle Supply Chain Management Cloud KI-Algorithmen, um die Lagerbestände zu optimieren und Stockouts zu reduzieren, während die Lagerkosten und Stockouts minimiert werden, indem historische Verkaufsdaten, Nachfrageprognosen und Markttrends analysiert werden.

Außerdem nutzt UPS’ KI-gestützte Logistik-Optimierungsplattform, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), KI-Algorithmen, um Lieferstrecken und -zeiten zu optimieren. Durch die Analyse von Daten zu Paketvolumen, Lieferorten und Verkehrsmustern berechnet ORION die effizientesten Strecken für UPS-Fahrer, reduziert den Kraftstoffverbrauch, den Verschleiß der Fahrzeuge und die Lieferzeiten.

IBM’s Watson Supply Chain ist ein weiteres gutes Beispiel, das KI-gesteuerte Analytik nutzt, um Beschaffungsprozesse zu straffen und die Lieferantenleistung zu verbessern. Durch die Analyse von Daten zu Lieferantenqualität, Lieferzeiten und Preistrends identifiziert Watson Supply Chain Möglichkeiten, Lieferanten zu konsolidieren, bessere Preisbedingungen zu verhandeln und Lieferkettenrisiken zu minimieren.

Robotic Process Automation ist zu einem der interessantesten Bereiche für Unternehmen geworden, mit 60% der Führungskräfte im Bereich Fertigung, die von Sikich LLC befragt wurden und dies als ihren Hauptschwerpunkt nannten, während auch maschinelles Lernen für die Nachfrageprognose und predictive Analytics Erwähnungen erhalten.

Dieses Interesse ist der Bereich, in dem Handelsplattformen schnell handeln, diese Nachfrage decken und Beta-Tests starten müssen. Unsere KI-integrierte Data Pipeline hat erkannt, dass Hersteller und andere B2B-Unternehmen eine vereinfachte Datenkonsolidierung benötigen, um die Kosten für benutzerdefinierte Infrastrukturen zu senken, die ihre Gewinnmarge angreifen können. B2B-Unternehmen wollten eine Erfahrung ähnlich einer Food-Delivery-App, bei der sie leicht relevante Datensätze auswählen, die Abrufhäufigkeit und das Ziel angeben können. Dies hilft ihnen, Commerce-Daten mit internen Verkaufszielen effizient abzustimmen.

Ruhen Sie sich nicht auf Ihren Lorbeeren aus.

Ich habe gerade einige der Möglichkeiten durchgegangen, wie KI-Agenten die Effizienz verbessern können, also werde ich die Wiederholung sparen. Was ich sagen werde, ist: Handeln Sie jetzt. Wenn Sie KI noch nicht auf irgendeine Weise nutzen, seien Sie gewarnt, dass Ihre Wettbewerber dies bereits tun.

Es hat noch nie einfacher und zugänglicher sein können, auf Model-APIs zuzugreifen und Ihr eigenes System zu bauen. Wenn Sie nicht bauen möchten, können Sie kaufen und experimentieren, solange Sie die Vorteile nutzen. Warten Sie nur nicht zu lange.