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.

Salah satu industri yang berpotensi memenangkan besar adalah B2B eCommerce. Faktanya, B2B eCommerce bisa menggunakan dorongan teknologi untuk membawa industri ke tingkat berikutnya. Ada beberapa alasan kunci untuk ini:

• Transaksi B2B memiliki banyak komponen yang bergerak. Mereka sering melibatkan banyak pemangku kepentingan, 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 ramai, dengan perusahaan bersaing untuk memperebutkan pangsa pasar dan diferensiasi. Ya, pelanggan Anda kemungkinan sudah menggunakan AI untuk mendapatkan keunggulan.
• Sakit kepala pasokan adalah nyata. Rantai pasokan kompleks, melibatkan banyak supplier, distributor, dan mitra logistik. Ada banyak elemen yang berada di luar kendali Anda.

Tidak ada yang mengejutkan dari hal di atas. Tapi kenyataannya adalah bahwa AI sekarang ada di ujung jari kita. Setiap organisasi yang gagal untuk melompat ke kereta paling canggih sebenarnya meninggalkan uang di atas meja, dan siap untuk 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 pada pemangku kepentingan, konfigurasi produk, perjanjian harga, dan lain-lain.

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

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

Lebih banyak data, lebih banyak masalah.

Setiap perusahaan ingin lebih banyak data tetapi juga mengeluh tentang ketidakmampuan untuk menggunakannya 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 supplier 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 pada 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 hanya menyentuh permukaan.

Keindahan interaksi pelanggan adalah bahwa mereka berdasarkan bahasa. Agen AI didukung 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 kompleks (dan rapuh). Alat optimasi rantai pasokan yang didorong oleh AI dapat meningkatkan berbagai aspek, seperti manajemen inventori, logistik, dan pengadaan. Misalnya, Oracle Supply Chain Management Cloud menggunakan algoritma AI untuk mengoptimalkan tingkat inventori dan mengurangi stockout sambil meminimalkan biaya carrying dan stockout dengan menganalisis data penjualan historis, 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 pengiriman dan jadwal. Dengan menganalisis data pada 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 AI untuk merampingkan proses pengadaan dan meningkatkan kinerja supplier. Dengan menganalisis data pada kualitas supplier, waktu lead, dan tren harga, Watson Supply Chain mengidentifikasi peluang untuk mengonsolidasikan supplier, menegosiasikan harga yang lebih baik, dan memitigasi risiko rantai pasokan.

Otomatisasi proses robotik telah muncul sebagai salah satu area paling menarik bagi perusahaan, dengan 60% eksekutif manufaktur yang diwawancarai oleh Sikich LLC menyebutkan itu sebagai area utama minat 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 melihat bahwa produsen dan bisnis B2B lainnya memerlukan konsolidasi data yang disederhanakan, mengurangi biaya infrastruktur khusus, yang dapat menggerogoti garis bawah mereka. Bisnis B2B ingin pengalaman serupa dengan aplikasi pengiriman makanan di mana mereka dapat dengan mudah memilih dataset yang relevan, menentukan frekuensi pengambilan, dan tujuan. Ini membantu mereka menyelaraskan data perdagangan dengan target penjualan internal mereka dengan efisien.

Jangan beristirahat di atas laurel Anda.

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

Tidak pernah lebih mudah dan lebih mudah diakses untuk mengetuk 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.