Les agents IA peuvent changer la dynamique commerciale dans le commerce électronique B2B

Il y a une raison pour laquelle l’IA est tout ce dont on parle aujourd’hui. Nous avons connu plus d’innovations en matière d’IA au cours des 18 derniers mois qu’auparavant. L’IA est sortie du laboratoire du jour au lendemain et est devenue un moteur commercial viable.

Un secteur qui pourrait gagner énormément est le commerce électronique B2B. En fait, le commerce électronique B2B pourrait utiliser l’impulsion technologique pour amener l’industrie au niveau suivant. Il y a quelques raisons clés pour cela:

• Les transactions B2B ont de nombreuses parties prenantes. Elles impliquent souvent de multiples parties prenantes, des configurations de produits complexes et des accords de prix personnalisés. Cela peut être franchement confus.
• Il y a juste trop de données. Le commerce électronique B2B génère une quantité insurmontable de données provenant de diverses sources telles que l’historique des transactions, les interactions avec les clients et les opérations de la chaîne d’approvisionnement.
• Les clients veulent ce qu’ils veulent. Les acheteurs B2B s’attendent de plus en plus à des expériences personnalisées similaires à celles du B2C. Ce n’est pas surprenant, et ils ne feront que devenir plus exigeants.
• La concurrence se fait de plus en plus forte. Le paysage concurrentiel devient de plus en plus encombré, avec des entreprises qui se disputent des parts de marché et une différenciation. Oui, vos clients utilisent probablement déjà l’IA pour prendre les devants.
• Les problèmes d’approvisionnement sont réels. Les chaînes d’approvisionnement sont complexes, impliquant de multiples fournisseurs, distributeurs et partenaires logistiques. Il y a tellement d’éléments qui échappent à votre contrôle.

Aucun des éléments ci-dessus n’est surprenant. Mais le fait est que l’IA est maintenant à notre portée. Toute organisation qui ne monte pas dans le train est essentiellement en train de laisser de l’argent sur la table et risque de perdre des clients à terme.

Examinons où l’IA pourrait avoir le plus d’impact sur votre organisation.

Naviguer dans les complexités des transactions

Comme je l’ai mentionné précédemment, les transactions de commerce électronique B2B peuvent impliquer de nombreuses parties et d’autres éléments. L’IA peut puiser dans tous ces signaux pour analyser les données sur les parties prenantes, les configurations de produits, les accords de prix et plus encore.

Cela pourrait aider les organisations à mieux comprendre les besoins uniques de chaque acheteur et de chaque fournisseur, ce qui à son tour facilite les négociations plus fluides, les conditions de prix optimisées et les fermetures d’accords accélérées. Le résultat ultime ? Des économies de coûts, des relations améliorées avec les fournisseurs et un temps de mise sur le marché plus rapide pour les produits et les services.

La gestion des dépenses est un autre domaine où l’IA peut avoir un impact. En analysant les modèles de dépenses historiques et les données de performance des fournisseurs, les agents IA aident les entreprises à prendre des décisions éclairées, réduire les cycles de passation des marchés et atteindre une plus grande transparence et conformité dans leurs processus de passation des marchés.

Mo’ données, mo’ problèmes.

Toute entreprise veut plus de données, mais se plaint également de l’incapacité à les exploiter à grande échelle. L’IA excelle dans le traitement et l’analyse de grands volumes de données, les transformant en informations exploitables. Les grands modèles de langage sont en particulier excellents pour analyser l’historique des transactions, les interactions avec les clients et les opérations de la chaîne d’approvisionnement pour identifier des modèles, des tendances et des corrélations qui peuvent ne pas être immédiatement apparents aux analystes humains. Par exemple, il peut identifier quels ensembles de produits sont souvent achetés ensemble, quels clients sont les plus susceptibles de résilier leur abonnement ou quels fournisseurs ont les taux de livraison à temps les plus élevés.

L’IA peut également servir de « connecteur », en intégrant des données de multiples sources telles que les systèmes de gestion de la relation client, les systèmes ERP et les sources de données externes, pour fournir des informations complètes sur le comportement des clients, les tendances du marché et la dynamique concurrentielle. Par exemple, il peut analyser les performances des ventes dans différentes régions, identifier les tendances du marché émergentes et prédire la demande future pour les produits ou les services.

Les agents IA peuvent rendre vos clients plus heureux.

L’un des plus grands trésors pour les entreprises est les conversations avec les clients. Les agents de service client interagissent avec les clients à tous les niveaux, car ils traitent les avis, les plaintes et les problèmes. Les conversations avec les clients peuvent même fournir des informations qui pourraient aider à développer des produits.

Cependant, la plupart des entreprises ne grattent même pas la surface.

La beauté des interactions avec les clients est qu’elles sont basées sur le langage. Les agents IA sont alimentés par de grands modèles de langage qui ne sont pas seulement capables de traiter des informations à grande vitesse et en grande quantité, mais également de répondre, c’est-à-dire de gérer les commandes, de résoudre les requêtes, de fournir des recommandations personnalisées et plus encore.

Les agents IA sont disponibles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, garantissant que les besoins des clients sont satisfaits rapidement et efficacement. Cela peut améliorer la satisfaction des clients et libérer les ressources humaines pour se concentrer sur des tâches plus complexes et à valeur ajoutée.

Le casse-tête de la chaîne d’approvisionnement.

Il n’est un secret pour personne que les chaînes d’approvisionnement sont complexes (et délicates). Les outils d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement alimentés par l’IA peuvent améliorer divers aspects, tels que la gestion des stocks, la logistique et les achats. Par exemple, Oracle Supply Chain Management Cloud utilise des algorithmes d’IA pour optimiser les niveaux de stock et réduire les ruptures de stock tout en minimisant les coûts de stockage et les ruptures de stock en analysant les données historiques de ventes, les prévisions de demande et les tendances du marché.

De plus, la plate-forme d’optimisation logistique alimentée par l’IA d’UPS, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), utilise des algorithmes d’IA pour optimiser les itinéraires et les horaires de livraison. En analysant les données sur le volume des colis, les emplacements de livraison et les modèles de trafic, ORION calcule les itinéraires les plus efficaces pour les conducteurs d’UPS, réduisant la consommation de carburant, l’usure des véhicules et les temps de livraison.

IBM Watson Supply Chain est un autre bon exemple, qui applique l’analyse alimentée par l’IA pour rationaliser les processus d’approvisionnement et améliorer les performances des fournisseurs. En analysant les données sur la qualité des fournisseurs, les délais de livraison et les tendances de prix, Watson Supply Chain identifie les opportunités de consolider les fournisseurs, de négocier de meilleurs conditions de prix et d’atténuer les risques de la chaîne d’approvisionnement.

L’automatisation des processus robotisés est devenue l’un des domaines les plus intéressants pour les entreprises, avec 60% des dirigeants de la fabrication interrogés par Sikich LLC mentionnant cela comme leur principal domaine d’intérêt, avec l’apprentissage automatique pour la prévision de la demande et l’analyse prédictive obtenant également des mentions.

Cette augmentation de l’intérêt est là où les plateformes de commerce doivent agir rapidement, répondre à ce besoin et lancer des tests bêta. Notre pipeline de données intégré à l’IA a constaté que les fabricants et les autres entreprises B2B nécessitaient une consolidation de données simplifiée, réduisant les coûts d’infrastructure personnalisés, qui peuvent grignoter leur marge bénéficiaire. Les entreprises B2B voulaient une expérience similaire à celle d’une application de livraison de nourriture où ils pouvaient facilement sélectionner les ensembles de données pertinents, spécifier la fréquence de récupération et la destination. Cela les aide à aligner les données de commerce avec les objectifs de vente internes de manière efficace.

Ne vous reposez pas sur vos lauriers.

Je viens de passer en revue certaines des façons dont les agents IA peuvent améliorer l’efficacité, donc je vais vous épargner la répétition. Ce que je vais dire, c’est: agissez maintenant. Si vous n’utilisez pas déjà l’IA d’une manière ou d’une autre, soyez averti que vos concurrents le font.

Il n’a jamais été aussi facile et accessible de puiser dans les API de modèle et de construire votre propre système. Si vous ne voulez pas construire, vous pouvez acheter et expérimenter, à condition de récolter les bénéfices. Ne tardez simplement pas trop.