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 nell’IA negli ultimi 18 mesi che mai prima d’ora. L’IA è uscita dal laboratorio nel giro di una notte e si è trasformata in un fattore di business concreto.

Un settore che potrebbe trarre grandi vantaggi 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 parti interessate, configurazioni di prodotti complesse e accordi di prezzo personalizzati. Può essere francamente confusionale.
• 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 ciò che vogliono. I compratori B2B si aspettano sempre più esperienze personalizzate simili a quelle del B2C. Non sorprende, e saranno sempre più esigenti.
• La concorrenza si fa sempre più feroce. Il panorama competitivo si sta facendo sempre più affollato, con le aziende che lottano per la quota di mercato e la differenziazione. Sì, i vostri clienti stanno probabilmente già utilizzando l’IA per avere un vantaggio.
• 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 di queste cose è sorprendente. Ma il fatto è che l’IA è ora a portata di mano. Qualsiasi organizzazione che non salga sul carrozzone sta essenzialmente lasciando soldi sul tavolo e si troverà presto a perdere clienti.

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

Navigare le complessità delle transazioni

Come ho menzionato in precedenza, le transazioni di commercio elettronico B2B possono coinvolgere molte parti e altri elementi. L’IA può analizzare tutti questi segnali per analizzare i dati sui partecipanti, le configurazioni dei prodotti, gli accordi di prezzo e altro.

Ciò potrebbe aiutare le organizzazioni a comprendere meglio le esigenze uniche di ogni acquirente e di ogni fornitore, il che a sua volta facilita le trattative più fluide, i termini di prezzo ottimizzati e la chiusura degli affari accelerata. Il risultato finale? Risparmi sui costi, miglioramento delle relazioni con i fornitori e tempo di mercato più veloce per prodotti e servizi.

La gestione delle spese è un’altra area in cui l’IA può avere un impatto. Analizzando i modelli di spesa storici e i dati sulle prestazioni dei fornitori, gli agenti di IA aiutano le aziende a prendere decisioni informate, ridurre i tempi del ciclo di approvvigionamento e raggiungere 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’IA eccelle nel processare e analizzare grandi volumi di dati, trasformandoli in informazioni azionabili. I grandi modelli linguistici 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, possono identificare quali combinazioni di prodotti vengono acquistate frequentemente insieme, quali clienti sono più propensi a interrompere l’abbonamento o quali fornitori hanno i tassi di consegna più alti.

L’IA può anche fungere da “collegamento”, 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 IA 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 anche fornire informazioni che potrebbero aiutare con lo sviluppo dei prodotti.

Ma la maggior parte delle aziende non sfrutta appieno questo potenziale.

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

Gli agenti di IA sono disponibili 24 ore su 24, garantendo che le esigenze dei clienti siano 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’IA possono migliorare vari aspetti, come la gestione degli inventari, la logistica e l’approvvigionamento. Ad esempio, Oracle Supply Chain Management Cloud utilizza algoritmi di IA per ottimizzare i livelli di inventario e ridurre gli stock-out, minimizzando i costi di mantenimento e gli stock-out analizzando i dati storici delle vendite, le previsioni della domanda e le tendenze del mercato.

Inoltre, la piattaforma di ottimizzazione logistica di UPS, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), utilizza algoritmi di IA 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 Watson Supply Chain è un altro buon esempio, che applica l’analisi guidata dall’IA 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 ottengono anche alcune menzioni.

Questo aumento di interesse è dove le piattaforme di commercio devono agire rapidamente, soddisfare questo fabbisogno e avviare il testing beta. Il nostro Data Pipeline integrato con l’IA ha visto che i produttori e le altre aziende B2B richiedevano una consolidazione dei dati semplificata, riducendo i costi dell’infrastruttura personalizzata, che può erodere il loro margine di profitto. Le aziende B2B volevano un’esperienza simile a un’app di consegna di cibo, in cui 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 IA possono migliorare l’efficienza, quindi non vi ripeterò. Ciò che vi dirò è: agite ora. Se non state già utilizzando l’IA in qualche modo, sappiate che i vostri concorrenti lo stanno facendo.

Non è mai stato più facile e accessibile accedere alle API dei modelli e costruire il proprio sistema. Se non volete costruire, potete acquistare e sperimentare, a condizione che ne traggiate vantaggio. Non aspettate troppo a lungo.