Gli agenti di intelligenza artificiale possono cambiare la dinamica aziendale nel commercio elettronico B2B

C’è un motivo per cui oggi si sente parlare solo di intelligenza artificiale. Abbiamo sperimentato più innovazioni di intelligenza artificiale negli ultimi 18 mesi che mai prima d’ora. L’intelligenza artificiale è uscita dal laboratorio nel giro di una notte e si è trasformata in un motore di business valido.

Un’industria che può vincere in grande stile è il commercio elettronico B2B. In effetti, il commercio elettronico B2B potrebbe utilizzare il boost tecnologico per portare l’industria al livello successivo. Ci sono alcune ragioni chiave per questo:

• Le transazioni B2B hanno molte parti in movimento. Spesso coinvolgono più stakeholder, configurazioni di prodotti complesse e accordi di prezzi personalizzati. Può essere francamente confuso.
• C’è troppo dati. Il commercio elettronico B2B genera una quantità imponente di dati da varie fonti come la storia delle transazioni, le interazioni con i clienti e le operazioni della catena di approvvigionamento.
• I clienti vogliono quello che vogliono. Gli acquirenti B2B si aspettano sempre più esperienze personalizzate simili a quelle del B2C. Non sorprendente, e diventeranno solo più esigenti.
• La concorrenza si fa sempre più feroce. Il panorama competitivo sta diventando sempre più affollato, con le aziende che lottano per la quota di mercato e la differenziazione. Sì, i vostri clienti stanno probabilmente utilizzando l’intelligenza artificiale per avere un vantaggio già.
• I problemi di approvvigionamento sono reali. Le catene di approvvigionamento sono complesse, coinvolgono più fornitori, distributori e partner logistici. Ci sono così tanti elementi che sono fuori dal vostro controllo.

Nessuna delle suddette è sorprendente. Ma il fatto è che l’intelligenza artificiale è ora a portata di mano. Qualsiasi organizzazione che non salga sul carrozzone sta essenzialmente lasciando soldi sul tavolo e si prepara a perdere clienti.

Andiamo a vedere dove l’intelligenza artificiale potrebbe avere il maggior impatto sulla vostra organizzazione.

Navigare le intricacies delle transazioni

Come ho menzionato in precedenza, le transazioni di commercio elettronico B2B possono coinvolgere molte parti e altri elementi. L’intelligenza artificiale può analizzare tutti questi segnali per analizzare i dati sugli stakeholder, le configurazioni dei prodotti, gli accordi di prezzi e altro ancora.

Ciò potrebbe aiutare le organizzazioni a comprendere meglio le esigenze uniche di ogni acquirente e fornitore, il che a sua volta facilita negoziazioni più lisce, termini di prezzo ottimizzati e chiusure di accordi accelerate. Il risultato finale? Risparmi di costo, miglioramento delle relazioni con i fornitori e tempo di commercializzazione più veloce per prodotti e servizi.

La gestione delle spese è un’altra area in cui l’intelligenza artificiale può avere un impatto. Analizzando i modelli di spesa storici e i dati sulle prestazioni dei fornitori, gli agenti di intelligenza artificiale aiutano le aziende a prendere decisioni informate, ridurre i tempi di ciclo di approvvigionamento e ottenere una maggiore trasparenza e conformità nei processi di approvvigionamento.

Mo’ dati, mo’ problemi.

Ogni azienda vuole più dati, ma si lamenta anche dell’incapacità di sfruttarli su larga scala. L’intelligenza artificiale eccelle nel processare e analizzare grandi volumi di dati, trasformandoli in informazioni azionabili. I modelli linguistici di grandi dimensioni in particolare sono eccellenti nell’analizzare la storia delle transazioni, le interazioni con i clienti e le operazioni della catena di approvvigionamento per identificare modelli, tendenze e correlazioni che potrebbero non essere immediatamente evidenti agli analisti umani. Ad esempio, può identificare quali combinazioni di prodotti vengono acquistate frequentemente insieme, quali clienti sono più propensi a interrompere l’acquisto, o quali fornitori hanno i tassi di consegna puntuale più alti.

L’intelligenza artificiale può anche servire come “connettore”, integrando i dati da più fonti come sistemi CRM, sistemi ERP e fonti di dati esterne, per fornire informazioni complete sul comportamento dei clienti, le tendenze del mercato e la dinamica competitiva. Ad esempio, può analizzare le prestazioni delle vendite in diverse regioni, identificare le tendenze del mercato emergenti e prevedere la domanda futura di prodotti o servizi.

Gli agenti di intelligenza artificiale possono rendere i vostri clienti più felici.

Una delle più grandi miniere d’oro per le aziende sono le conversazioni con i clienti. Gli agenti di servizio clienti interagiscono con i clienti a tutti i livelli, poiché gestiscono recensioni, reclami e problemi. Le conversazioni con i clienti possono addirittura fornire informazioni che potrebbero aiutare con lo sviluppo del prodotto.

Eppure, la maggior parte delle aziende appena sfiora la superficie.

La bellezza delle interazioni con i clienti è che si basano sul linguaggio. Gli agenti di intelligenza artificiale sono alimentati da modelli linguistici di grandi dimensioni che non solo hanno la capacità di elaborare informazioni a velocità e volume elevati, ma anche di rispondere, ovvero gestire gli ordini, risolvere le query, fornire raccomandazioni personalizzate e altro ancora.

Gli agenti di intelligenza artificiale sono disponibili 24 ore su 24, garantendo che le esigenze dei clienti vengano soddisfatte prontamente e in modo efficiente. Ciò può aumentare la soddisfazione del cliente e liberare le risorse umane per concentrarsi su attività più complesse e di valore aggiunto.

L’enigma della catena di approvvigionamento.

Non è un segreto che le catene di approvvigionamento siano intricate (e delicate). Gli strumenti di ottimizzazione della catena di approvvigionamento guidati dall’intelligenza artificiale possono migliorare vari aspetti, come la gestione delle scorte, la logistica e l’approvvigionamento. Ad esempio, Oracle Supply Chain Management Cloud utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per ottimizzare i livelli di scorte e ridurre gli stockout mentre minimizza i costi di stoccaggio e gli stockout analizzando i dati storici delle vendite, le previsioni della domanda e le tendenze del mercato.

Inoltre, la piattaforma di ottimizzazione logistica guidata dall’intelligenza artificiale di UPS, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per ottimizzare le rotte di consegna e gli orari. Analizzando i dati sul volume dei pacchi, le destinazioni di consegna e i modelli di traffico, ORION calcola le rotte più efficienti per gli autisti di UPS, riducendo il consumo di carburante, l’usura dei veicoli e i tempi di consegna.

IBM’s Watson Supply Chain è un altro buon esempio, che applica l’analisi guidata dall’intelligenza artificiale per semplificare i processi di approvvigionamento e migliorare le prestazioni dei fornitori. Analizzando i dati sulla qualità dei fornitori, i tempi di consegna e le tendenze dei prezzi, Watson Supply Chain identifica opportunità per consolidare i fornitori, negoziare condizioni di prezzo più favorevoli e mitigare i rischi della catena di approvvigionamento.

L’automazione dei processi robotici è emersa come una delle aree più interessanti per le aziende, con il 60% degli esecutivi di produzione intervistati da Sikich LLC che la menziona come loro principale area di interesse, con l’apprendimento automatico per la previsione della domanda e l’analisi predittiva che ricevono anche alcune menzioni.

Questo aumento di interesse è dove le piattaforme di commercio devono agire rapidamente, soddisfare questa esigenza e avviare il test beta. La nostra pipeline di dati integrata con l’intelligenza artificiale ha visto che i produttori e le altre aziende B2B richiedevano una consolidazione dei dati semplificata, riducendo i costi di infrastrutture personalizzate, che possono erodere il loro margine di profitto. Le aziende B2B volevano un’esperienza simile a un’app di consegna di cibo dove poter selezionare facilmente i set di dati rilevanti, specificare la frequenza di recupero e la destinazione. Ciò aiuta a allineare i dati di commercio con gli obiettivi di vendita interni in modo efficiente.

Non riposare sugli allori.

Ho appena elencato alcuni dei modi in cui gli agenti di intelligenza artificiale possono migliorare l’efficienza, quindi non ripeterò. Quello che dirò è: agisci ora. Se non stai già utilizzando l’intelligenza artificiale in qualche modo, sii avvertito che i tuoi concorrenti lo stanno facendo.

Non è mai stato più facile e accessibile accedere alle API dei modelli e costruire il proprio sistema. Se non vuoi costruire, puoi comprare e sperimentare, finché non ne trai beneficio. Solo non aspettare troppo a lungo.