Agen AI Dapat Mengubah Dinamika Bisnis di B2B ecommerce

Ada alasan mengapa saat ini AI adalah semua yang Anda dengar. Kami telah mengalami lebih banyak inovasi AI dalam 18 bulan terakhir daripada sebelumnya. AI telah keluar dari laboratorium semalam dan berubah menjadi penggerak bisnis yang layak.

Satu industri yang berpotensi memenangkan besar adalah B2B eCommerce. Faktanya, B2B eCommerce bisa menggunakan dorongan teknologi untuk membawa industri ke level berikutnya. Ada beberapa alasan utama untuk ini:

• Transaksi B2B memiliki banyak komponen. Mereka sering melibatkan banyak pihak, konfigurasi produk yang kompleks, dan perjanjian harga yang disesuaikan. Ini bisa sangat membingungkan.
• Terlalu banyak data. B2B eCommerce menghasilkan jumlah data yang tidak terbayangkan dari berbagai sumber seperti riwayat transaksi, interaksi pelanggan, dan operasi rantai pasokan.
• Pelanggan ingin apa yang mereka inginkan. Pembeli B2B semakin mengharapkan pengalaman yang dipersonalisasi seperti di B2C. Tidak mengherankan, dan mereka hanya akan semakin menuntut.
• Persaingan semakin sengit setiap hari. Lanskap persaingan menjadi semakin padat, dengan perusahaan bersaing untuk pangsa pasar dan diferensiasi. Ya, pelanggan Anda kemungkinan besar sudah menggunakan AI untuk mendapatkan keunggulan.
• Sakit kepala pasokan adalah nyata. Rantai pasokan kompleks, melibatkan banyak pemasok, distributor, dan mitra logistik. Ada banyak elemen yang berada di luar kendali Anda.

Tidak ada yang mengejutkan dari hal di atas. Namun, kenyataannya adalah bahwa AI sekarang ada di ujung jari kita. Setiap organisasi yang gagal untuk naik ke kereta itu pada dasarnya meninggalkan uang di atas meja, dan berisiko kehilangan pelanggan.

Mari kita lihat di mana AI bisa memiliki dampak terbesar pada organisasi Anda.

Mengarungi Kerumitan Transaksi

Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, transaksi B2B eCommerce dapat melibatkan banyak pihak dan elemen lainnya. AI dapat mengetahui semua sinyal ini untuk menganalisis data tentang pihak-pihak, konfigurasi produk, perjanjian harga, dan lain-lain.

Ini bisa membantu organisasi memahami kebutuhan unik setiap pembeli dan pemasok, yang pada gilirannya memfasilitasi negosiasi yang lebih lancar, syarat harga yang dioptimalkan, dan penutupan kesepakatan yang dipercepat. Hasil akhirnya? Penghematan biaya, hubungan pemasok yang ditingkatkan, dan waktu ke pasar yang lebih cepat untuk produk dan layanan.

Manajemen biaya adalah area lain di mana AI dapat memiliki dampak. Dengan menganalisis pola pengeluaran sejarah dan data kinerja pemasok, agen AI membantu bisnis membuat keputusan yang tepat, mengurangi waktu siklus pengadaan, dan mencapai transparansi dan kepatuhan yang lebih besar dalam proses pengadaan mereka.

Mo’ data, mo’ masalah.

Setiap perusahaan ingin lebih banyak data, tetapi juga mengeluh tentang ketidakmampuan untuk memanfaatkannya dalam skala besar. AI unggul dalam memproses dan menganalisis volume data yang besar, mengubahnya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Model bahasa besar khususnya sangat baik dalam menganalisis riwayat transaksi, interaksi pelanggan, dan operasi rantai pasokan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan korelasi yang mungkin tidak segera jelas bagi analis manusia. Misalnya, dapat mengidentifikasi kombinasi produk yang sering dibeli bersama, pelanggan mana yang paling mungkin churn, atau pemasok mana yang memiliki tingkat pengiriman tepat waktu tertinggi.

AI juga dapat berfungsi sebagai ‘penghubung’, mengintegrasikan data dari berbagai sumber seperti sistem CRM, sistem ERP, dan sumber data eksternal, untuk memberikan wawasan komprehensif tentang perilaku pelanggan, tren pasar, dan dinamika persaingan. Misalnya, dapat menganalisis kinerja penjualan di berbagai wilayah, mengidentifikasi tren pasar yang muncul, dan memprediksi permintaan masa depan untuk produk atau layanan.

Agen AI Dapat Membuat Pelanggan Anda Lebih Bahagia.

Salah satu tambang emas terbesar bagi perusahaan adalah percakapan pelanggan. Agen layanan pelanggan berinteraksi dengan pelanggan di semua tingkat, karena mereka menangani ulasan, keluhan, dan masalah. Percakapan pelanggan bahkan dapat menghasilkan wawasan yang dapat membantu dengan pengembangan produk.

Namun, sebagian besar perusahaan hampir tidak menyentuh permukaannya.

Keindahan interaksi pelanggan adalah bahwa mereka didasarkan pada bahasa. Agen AI ditenagai oleh model bahasa besar yang tidak hanya memiliki kemampuan untuk memproses informasi dengan kecepatan dan volume yang besar, tetapi juga untuk merespons—yaitu, menangani pesanan, menyelesaikan pertanyaan, memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, dan lain-lain.

Agen AI tersedia sepanjang waktu, memastikan kebutuhan pelanggan dipenuhi dengan cepat dan efisien. Ini dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan membebaskan sumber daya manusia untuk fokus pada tugas yang lebih kompleks dan bernilai tambah.

Teka-teki Rantai Pasokan.

Tidak ada rahasia bahwa rantai pasokan rumit (dan rapuh). Alat optimasi rantai pasokan yang didorong oleh AI dapat meningkatkan berbagai aspek, seperti manajemen inventaris, logistik, dan pengadaan. Misalnya, Oracle Supply Chain Management Cloud menggunakan algoritma AI untuk mengoptimalkan tingkat inventaris dan mengurangi kehabisan stok sambil meminimalkan biaya pemeliharaan dan kehabisan stok dengan menganalisis data penjualan sejarah, ramalan permintaan, dan tren pasar.

Selain itu, platform optimasi logistik AI-powered UPS, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), menggunakan algoritma AI untuk mengoptimalkan rute dan jadwal pengiriman. Dengan menganalisis data tentang volume paket, lokasi pengiriman, dan pola lalu lintas, ORION menghitung rute yang paling efisien untuk pengemudi UPS, mengurangi konsumsi bahan bakar, keausan kendaraan, dan waktu pengiriman.

IBM’s Watson Supply Chain adalah contoh lain, yang menerapkan analitik yang didorong oleh AI untuk merampingkan proses pengadaan dan meningkatkan kinerja pemasok. Dengan menganalisis data tentang kualitas pemasok, waktu lead, dan tren harga, Watson Supply Chain mengidentifikasi peluang untuk mengkonsolidasikan pemasok, menegosiasikan syarat harga yang lebih baik, dan memitigasi risiko rantai pasokan.

Automasi proses robotik telah muncul sebagai salah satu area paling menarik bagi perusahaan, dengan 60% eksekutif manufaktur yang disurvei oleh Sikich LLC menyebutkan itu sebagai area minat utama mereka, dengan pembelajaran mesin untuk peramalan permintaan dan analitik prediktif juga mendapatkan beberapa penyebutan.

Meningkatnya minat ini adalah di mana platform perdagangan perlu bertindak cepat, memenuhi kebutuhan ini, dan memulai pengujian beta. Pipa Data AI-integrasi kami menemukan bahwa produsen dan bisnis B2B lainnya memerlukan konsolidasi data yang disederhanakan, mengurangi biaya infrastruktur khusus, yang dapat menghabiskan bagian bawah mereka. Bisnis B2B ingin pengalaman seperti aplikasi pengiriman makanan di mana mereka dapat dengan mudah memilih dataset relevan, menentukan frekuensi pengambilan, dan tujuan. Ini membantu mereka menyelaraskan data perdagangan dengan target penjualan internal mereka dengan efisien.

Jangan Beristirahat di Laurels Anda.

Saya baru saja melewati beberapa cara di mana agen AI dapat meningkatkan efisiensi, jadi saya akan menyimpannya dari Anda. Apa yang saya katakan adalah: bertindak sekarang. Jika Anda belum menggunakan AI dengan cara apa pun, peringatkan bahwa pesaing Anda sudah melakukannya.

Ini tidak pernah lebih mudah dan lebih mudah diakses untuk mengetuk ke API model dan membangun sistem Anda sendiri. Jika Anda tidak ingin membangun, Anda dapat membeli dan bereksperimen, selama Anda memanen manfaatnya. Jangan tunggu terlalu lama.