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-Innovationen erlebt als je zuvor. KI ist über Nacht aus dem Labor herausgetreten und ist zu einem wichtigen Geschäftstreiber geworden.

Ein Bereich, der 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 sehr 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 immer mehr personalisierte Erfahrungen, ähnlich wie im B2C. Es ist nicht überraschend, 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 multiple Lieferanten, Distributoren und Logistikpartner. Es gibt so viele Elemente, die außerhalb Ihrer Kontrolle liegen.

Keines der oben Genannten ist überraschend. Aber die Tatsache ist, dass KI jetzt zu unseren Fingern liegt. Jedes Unternehmen, das nicht auf den Zug aufspringt, lässt Geld auf dem Tisch liegen und riskiert 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 Beteiligte und andere Elemente umfassen. KI kann auf all diese Signale zugreifen, um Daten über Beteiligte, Produktkonfigurationen, Preisvereinbarungen und mehr zu analysieren.

Dies kann Unternehmen helfen, die einzigartigen Bedürfnisse jedes Käufers und jedes Lieferanten besser zu verstehen, was wiederum zu reibungslosen Verhandlungen, optimierten Preisbedingungen und beschleunigten Geschäftsabschlüssen führt. Das ultimative Ergebnis? Kosteneinsparungen, verbesserte Lieferantenbeziehungen und schnellere Markteinführung von Produkten und Dienstleistungen.

Auch im Bereich der Ausgabenverwaltung kann KI einen Einfluss haben. Durch die Analyse historischer Ausgabenmuster und Lieferantenleistungsdaten helfen KI-Agenten Unternehmen, informierte Entscheidungen zu treffen, die Beschaffungszyklen zu verkürzen und größere Transparenz und Compliance 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, Transaktionshistorie, 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 höchste pünktliche Lieferquote haben.

KI kann auch als “Connector” dienen, indem es Daten aus verschiedenen Quellen wie CRM-Systemen, ERP-Systemen und externen Datenquellen integriert, 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 interagieren mit Kunden auf allen Ebenen, da sie Bewertungen, Beschwerden und Probleme bearbeiten. Kundenkonversationen können sogar Erkenntnisse liefern, die bei der Produktentwicklung helfen können.

Und doch nutzen die meisten Unternehmen diese Möglichkeiten kaum.

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 großem Umfang 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 Lagerbestände zu optimieren und Stockouts zu reduzieren, während es gleichzeitig die Lagerkosten und Stockouts minimiert, indem es historische Verkaufsdaten, Nachfrageprognosen und Markttrends analysiert.

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

IBM’s Watson Supply Chain ist ein weiteres gutes Beispiel, das KI-gesteuerte Analysen zur Optimierung von Beschaffungsprozessen und zur Verbesserung der Lieferantenleistung einsetzt. Durch die Analyse von Daten über Lieferantenqualität, Lieferzeiten und Preistrends identifiziert Watson Supply Chain Chancen, Lieferanten zu konsolidieren, bessere Preise zu verhandeln und Lieferkettenrisiken zu minimieren.

Robotic Process Automation ist einer der interessantesten Bereiche für Unternehmen, mit 60% der Fertigungsunternehmen, die von Sikich LLC befragt wurden, nannten es als ihren Hauptschwerpunkt, während maschinelles Lernen für die Nachfrageprognose und prädiktive Analysen auch Erwähnung fanden.

Dieses Interesse ist der Punkt, an dem Handelsplattformen schnell handeln, diesen Bedarf decken und Beta-Tests initiieren müssen. Unser KI-integrierter Data-Pipeline hat erkannt, dass Hersteller und andere B2B-Unternehmen eine vereinfachte Datenkonsolidierung benötigen, um die Kosten für individuelle Infrastrukturen zu senken, die ihre Gewinnmargen aushöhlen können. B2B-Unternehmen wollten eine Erfahrung ähnlich einer Essen-Liefer-App, bei der sie leicht relevante Datensätze auswählen, die Abrufhäufigkeit und das Ziel angeben können. Dies hilft ihnen, Handelsdaten mit internen Verkaufszielen effizient abzustimmen.

Ruhen Sie sich nicht auf Ihren Lorbeeren aus.

Ich habe gerade einige der Möglichkeiten aufgeführt, wie KI-Agenten die Effizienz steigern können, also werde ich diese 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.