Tekoälyagentit voivat muuttaa B2B-kaupan dynamiikkaa

On syy, miksi nykyään puhutaan vain tekoälystä. Olemme kokeneet enemmän tekoälyinnovaatioita viimeisen vuoden ja puolen aikana kuin koskaan aiemmin. Tekoäly on poistunut laboratoriosta ja muuttunut kannattavaksi liiketoimintamoottoriksi.

Yksi ala, joka voi voittaa suurasti, on B2B-kauppa. Itse asiassa B2B-kauppa voi hyödyntää teknologista lisäystä ja viedä alan seuraavalle tasolle. On muutamia avainsyitä tähän:

• B2B-transaktioissa on monia liikkuvia osia. Ne usein sisältävät useita osapuolia, monimutkaisia tuotekokoonpanoja ja räätälöityjä hintasopimuksia. Se voi olla suorastaan hämmentävää.
• On liian paljon dataa. B2B-kauppa tuottaa valtavan määrän dataa eri lähteistä, kuten transaktiohistoriasta, asiakasvuorovaikutuksista ja toimitusketjun toiminnasta.
• Asiakkaat haluavat mitä haluavat. B2B-ostajat odottavat yhä enemmän räätälöityjä kokemuksia, jotka ovat samankaltaisia kuin B2C:ssä. Ei ole yllättävää, ja he tulevat vaatimaan yhä enemmän.
• Kilpailu kiristyy päivä päivältä. Kilpailukenttä on yhä tiheämpää, ja yritykset kilpailevat markkinaosuuksista ja erottautumisesta. Kyllä, asiakkaasi ovat todennäköisesti jo käyttämässä tekoälyä päästäkseen eteenpäin.
• Toimitusongelmat ovat todellisia. Toimitusketjut ovat monimutkaisia ja sisältävät useita toimittajia, jakelijoita ja logistiikka-kumppaneita. On niin monta tekijää, jotka ovat ulottumattomissani.

Kumpikaan edellä mainituista asioista ei ole yllättävää. Mutta totuus on, että tekoäly on nyt ulottuvillamme. Mikä tahansa organisaatio, joka ei hyppää kärryyn, jättää rahaa pöydälle ja on vaarassa menettää asiakkaita lopulta.

Käydään läpi, missä tekoäly voi vaikuttaa eniten organisaatioosi.

Transaktioiden monimutkaisuuksien navigointi

Kuten mainitsin aiemmin, B2B-kaupan transaktiot voivat sisältää useita osapuolia ja muita tekijöitä. Tekoäly voi hyödyntää näitä signaaleja analysoimalla dataa osapuolista, tuotekokoonpanoista, hintasopimuksista ja muista.

Tämä voi auttaa organisaatioita ymmärtämään kunkin ostajan ja toimittajan ainutlaatuisia tarpeita, mikä puolestaan mahdollistaa sileämmät neuvottelut, optimoidut hinnoitteluehdot ja nopeammat kaupan sulkemiset. Lopputulos? Kustannussäästöt, parannetut toimittajien suhteet ja nopeampi markkinoille saanti tuotteille ja palveluille.

Kustannusjohtaminen on toinen ala, jossa tekoäly voi vaikuttaa. Analysoimalla historiallisia kulutusmalleja ja toimittajien suorituskykydataa, tekoälyagentit auttavat yrityksiä tekemään perusteltuja päätöksiä, vähentämään hankintakiertoaikaa ja saavuttamaan suuremman avoimuuden ja vaatimustenmukaisuuden hankintaprosesseissa.

Mo’ data, mo’ problems.

Jokainen yritys haluaa enemmän dataa, mutta valittaa myös sen hallitsemisen vaikeudesta suuressa mittakaavassa. Tekoäly on erittäin hyvä prosessoimassa ja analysoimassa suuria määriä dataa ja muuttamassa sitä toimintatiedoksi. Suuret kielimallit ovat erityisen hyviä analysoimassa transaktiohistoriaa, asiakasvuorovaikutuksia ja toimitusketjun toimintaa, jotta voidaan löytää mallit, trendit ja korrelaatiot, jotka eivät välttämättä ole heti ilmeisiä ihmisanalyytikoille. Esimerkiksi se voi tunnistaa, mitkä tuoteyhdistelmät ostetaan usein yhdessä, mitkä asiakkaat ovat todennäköisimmin poistumaan ja mitkä toimittajat ovat parhaita toimitusaikojen suhteen.

Tekoäly voi myös toimia “yhdistäjänä”, yhdistämällä dataa eri lähteistä, kuten CRM-järjestelmistä, ERP-järjestelmistä ja ulkoisista data-lähteistä, jotta voidaan saada kattavat näkymät asiakas-käyttäytymiseen, markkinatrendeihin ja kilpailukykyyn. Esimerkiksi se voi analyysin myyntisuorituskykyä eri alueilla, tunnistaa nousseita markkinatrendeja ja ennustaa tulevaa kysyntää tuotteille ja palveluille.

Tekoälyagentit voivat tehdä asiakkaistasi onnellisempia.

Yksi suurimmista kultakaivoksista yrityksille on asiakasvuorovaikutukset. Asiakaspalveluagentit ovat vuorovaikutuksessa asiakkaiden kanssa kaikilla tasoilla, kun he käsittelevät arvosteluita, valituksia ja ongelmia. Asiakasvuorovaikutukset voivat jopa tarjota näkymiä, jotka voivat auttaa tuotekehityksessä.

Viime kädessä useimmat yritykset vain hipaisevat pintaa.

Asiakasvuorovaikutusten kauneus on, että ne perustuvat kieleen. Tekoälyagentit perustuvat suuriin kielimalleihin, jotka eivät ainoastaan pysty prosessoimaan tietoa suurella nopeudella ja määrällä, vaan myös vastaamaan – eli käsittelemään tilauksia, ratkaisemaan kysymyksiä, antamaan räätälöityjä suosituksia ja muuta.

Tekoälyagentit ovat käytettävissä ympäri vuorokauden, varmistaen, että asiakkaiden tarpeet täytetään nopeasti ja tehokkaasti. Tämä voi parantaa asiakastyytyväisyyttä ja vapauttaa ihmisten resursseja keskittymään monimutkaisempiin, arvolisempiin tehtäviin.

Toimitusketjun ongelma.

Ei ole salaisuus, että toimitusketjut ovat monimutkaisia (ja hauraita). Tekoälyohjattujen toimitusketjun optimointityökalut voivat parantaa eri puolia, kuten varastojen hallintaa, logistiikkaa ja hankintaa. Esimerkiksi Oracle Supply Chain Management Cloud käyttää tekoälyalgoritmeja optimoimaan varastotasoa ja vähentämään varastointikustannuksia ja varastointia analysoimalla historiallisia myyntitietoja, kysyntäennusteita ja markkinatrendeja.

Lisäksi UPS:n tekoälypohjainen logistiikkaoptimoimisalusta, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), käyttää tekoälyalgoritmeja optimoimaan toimitusreittejä ja -aikatauluja. Analysoimalla dataa pakettimäärästä, toimituskohteista ja liikenteen määrästä, ORION laskee tehokkaimmat reitit UPS-kuljettajille, vähentäen polttoainekulutusta, ajoneuvon kulumista ja toimitusaikaa.

IBM:n Watson Supply Chain on toinen hyvä esimerkki, joka soveltaa tekoälyohjattuja analyytikkoja hankintaprosessien sujuvoittamiseen ja toimittajien suorituskyvyn parantamiseen. Analysoimalla dataa toimittajien laadusta, toimitusaikoista ja hinnoittelutrendeistä, Watson Supply Chain tunnistaa mahdollisuuksia konsolidoida toimittajia, neuvotella parempia hinnoitteluehtoja ja vähentää toimitusketjun riskejä.

Robotti-prosessiautomaatio on noussut yhdeksi mielenkiintoisimmista alueista yrityksille, ja 60 % valmistajayritysten johtajista mainitsi sen pääkohteeksi, ja koneoppiminen kysyntäennustamiseen ja ennustava analytiikka saivat myös mainintoja.

Tämä kiinnostuksen kasvu on siellä, missä kauppa-alustojen on toimittava nopeasti, täyttää tämä tarve ja käynnistää beetatestaus. Tekoäly integroidulla Data Pipeline -ratkaisullamme nähtiin, että valmistajat ja muut B2B-liiketoiminnat tarvitsivat yksinkertaistettua datakonsolidointia, jotta voivat leikata räätälöityn infrastruktuurin kustannuksia, jotka voivat syödä heidän alijäämäänsä. B2B-liiketoiminnat halusivat samanlaisen kokemuksen kuin ruoka-toimitussovelluksissa, jossa he voivat helposti valita relevantteja tietoja, määritellä hakutaajuuden ja määränpään. Tämä auttaa heitä kohdistamaan kaupan dataa sisäisiin myyntitavoitteisiin tehokkaasti.

Älä lepää lauralehdistä.

Kävin jo läpi joitakin keinoja, joilla tekoälyagentit voivat parantaa tehokkuutta, joten säästän sen toistamisen. Mitä sanon, on: toimi nyt. Jos et jo käytä tekoälyä jollain tavoin, varo, että kilpailijasi ovat jo siinä.

On koskaan ollut helpompaa ja saatavampaa hyödyntää malli-API:ita ja rakentaa oma järjestelmä. Jos et halua rakentaa, voit ostaa ja kokeilla, kunhan hyödyt siitä. Älä odota liian kauan.