B2B 전자상거래에서 비즈니스 역학을 변화시키는 AI 에이전트

오늘날 AI가 모든 것을 차지하는 이유가 있습니다. 우리는 지난 18개월 동안 이전보다 더 많은 AI 혁신을 경험했습니다. AI는 연구소에서 비즈니스 드라이버로 즉시 전환되었습니다.

일종의 산업이 큰 승리者가 될 수 있습니다. 즉, B2B 전자상거래입니다. 실제로 B2B 전자상거래는 기술적 부스트를 통해 산업을 다음 단계로 끌어올릴 수 있습니다. 몇 가지 주요 이유가 있습니다.

• B2B 거래에는 많은 부분이 있습니다. 여러 이해관계자, 복잡한 제품 구성, 맞춤형 가격 협상을 포함합니다. 매우 복잡할 수 있습니다.
• 데이터가 너무 많습니다. B2B 전자상거래는 거래 기록, 고객 상호작용, 공급망 운영 등 다양한 소스에서 엄청난 양의 데이터를 생성합니다.
• 고객이 원하는 것을 원합니다. B2B 구매자는 B2C와 유사한 개인화된 경험을 점점 더 기대합니다. 당연합니다. 그들은 더 많은 것을 요구할 것입니다.
• 경쟁이 매일 더 심해집니다. 경쟁 환경은 점점 더拥挤해지고 있습니다. 회사는 시장 점유율과 차별화를 위해 경쟁하고 있습니다. 예, 귀하의 고객은 이미 AI를 사용하여 앞서가고 있습니다.
• 공급망 문제는 실제입니다. 공급망은 여러 공급업체, 배급업체, 물류 파트너를 포함하여 복잡합니다. 통제할 수 없는 요소가 많습니다.

이상은 놀라운 일이 아닙니다. 하지만 중요한 사실은 bahwa AI가 이제 우리 손끝에 있습니다. AI를 사용하지 않는 조직은 본질적으로 돈을 남겨두고 있으며 궁극적으로 고객을 잃을 것입니다.

AI가 조직에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 곳을 살펴보겠습니다.

거래의 복잡성을 탐색하기

이전에 언급했듯이 B2B 전자상거래 거래에는 여러 당사자와 요소가 포함될 수 있습니다. AI는 이러한 신호를 모두 분석하여 이해관계자, 제품 구성, 가격 협상 등에 대한 데이터를 분석할 수 있습니다.

이것은 조직이 각 구매자와 공급업체의 고유한 요구 사항을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 더 원활한 협상, 최적화된 가격 조건, 그리고 거래 마감을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 궁극적인 결과? 비용 절감, 개선된 공급업체 관계, 제품 및 서비스의 더 빠른 시장 출시.

비용 관리도 AI가 영향을 미칠 수 있는 또 다른 영역입니다. 역사적인 지출 패턴과 공급업체 성과 데이터를 분석함으로써 AI 에이전트는 비즈니스에 대한 정보에 기반한 의사결정을 지원할 수 있습니다. 조달 주기를 줄이고 조달 프로세스에서 더 큰 투명성과 준수를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터가 많으면 문제도 많습니다.

모든 회사는 더 많은 데이터를 원하지만 데이터를 대규모로 활용하는 데 어려움을 겪습니다. AI는大量의 데이터를 처리하고 분석하여 행동할 수 있는 통찰력을 생성하는 데 탁월합니다. 특히 대규모 언어 모델은 거래 기록, 고객 상호작용, 공급망 운영을 분석하여 인간 분석가에게 즉시 명백하지 않은 패턴, 추세, 상관관계를 식별하는 데 탁월합니다. 예를 들어, 자주 함께 구입되는 제품 조합, 가장 가능성이 높은 고객 유실, 또는 가장 높은 정시 배달률을 가진 공급업체를 식별할 수 있습니다.

AI는 또한 CRM 시스템, ERP 시스템, 외부 데이터 소스 등 여러 소스의 데이터를 연결하여 고객 행동, 시장 동향, 경쟁 역학에 대한 포괄적인 통찰력을 제공하는 ‘연결자’로 작용할 수 있습니다. 예를 들어, 지역별 판매 성과를 분석하여 새로운 시장 동향을 식별하고 제품 또는 서비스에 대한 미래 수요를 예측할 수 있습니다.

AI 에이전트는 고객을 더 행복하게 만들 수 있습니다.

회사가 가장 큰 보물은 고객 대화입니다. 고객 서비스 에이전트는 모든 수준에서 고객과 상호작용하여 리뷰, 불만, 문제를 처리합니다. 고객 대화는 제품 개발을 지원하는 통찰력을 제공할 수 있습니다.

그러나 대부분의 회사는 표면만 긁습니다.

고객 상호작용의 아름다움은 언어에 기반한다는 것입니다. AI 에이전트는 대규모 언어 모델로 구동되며 정보를 높은 속도와 볼륨으로 처리할 뿐만 아니라 응답할 수도 있습니다. 즉, 주문 처리, 질의 해결, 개인화된 추천 제공 등이 가능합니다.

AI 에이전트는 24시간ตลอด 주간 사용 가능하므로 고객의 요구 사항을 신속하게 효율적으로 충족시킵니다. 이는 고객 만족도를 높이고 인간 자원을 더 복잡한 가치 추가 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다.

공급망의 난제

공급망이 복잡하고(또한 약간 취약함)이라는 것은 비밀이 아닙니다. AI 기반 공급망 최적화 도구는 재고 관리, 물류, 조달 등 다양한 측면을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, Oracle Supply Chain Management Cloud는 AI 알고리즘을 사용하여 재고 수준을 최적화하고 재고 비용을 최소화하면서 재고 부족을 줄입니다. 이는 역사적인 판매 데이터, 수요 예측, 시장 동향을 분석하여 달성됩니다.

또한 UPS의 AI 기반 물류 최적화 플랫폼인 ORION(On-Road Integrated Optimization and Navigation)은 AI 알고리즘을 사용하여 배달 경로와 일정을 최적화합니다. 패키지 볼륨, 배달 위치, 교통 패턴에 대한 데이터를 분석하여 UPS 운전手に 가장 효율적인 경로를 계산합니다. 이는 연료 소비, 차량 마모, 배달 시간을 줄입니다.

IBM의 Watson Supply Chain은 또 다른 좋은 예입니다. 이는 공급망 프로세스를 최적화하고 공급업체 성과를 개선하는 데 AI 기반 분석을 적용합니다. 공급업체 품질, 리드 타임, 가격 동향에 대한 데이터를 분석하여 공급업체를 통합하고, 가격 조건을 협상하며, 공급망 위험을 완화하는 기회를 식별합니다.

로봇 프로세스 자동화는 회사의 가장 흥미로운 영역 중 하나로 부상했습니다. Sikich LLC가 조사한 60%의 제조 업체幹부는 이를 주요 관심 영역으로 언급했으며, 수요 예측을 위한 기계 학습과 예측 분석도 언급되었습니다.

이 관심의 증가에서 상업 플랫폼은 신속하게 행동하고, 이러한 요구를 충족하며, 베타 테스트를 시작해야 합니다. 우리의 AI 통합 데이터 파이프라인은 제조업체와 다른 B2B 비즈니스에서 단순화된 데이터 통합, 맞춤형 인프라 비용 절감(하위 라인에 영향을 미칠 수 있음)을 필요로 하는 것을 보았습니다. B2B 비즈니스는 쉽게 관련 데이터 세트를 선택하고, 검색 빈도를 지정하고, 목적지를 지정할 수 있는 음식 배달 앱과 유사한 경험을 원했습니다. 이는 비즈니스에서 상업 데이터를 내부 판매 목표와 효율적으로 일치시킬 수 있도록 도와줍니다.

자만하지 마세요.

저는 이미 AI 에이전트가 효율성을 향상시키는 몇 가지 방법을 설명했습니다. 그래서 반복하지 않겠습니다. 그러나 지금 행동하세요. 아직 AI를 어떤 방식으로든 사용하지 않는다면 경고합니다. 귀하의 경쟁자는 이미 사용하고 있습니다.

모델 API에 접근하고 자체 시스템을 구축하는 것이 कभ누나 쉽고 접근성이 좋습니다. 구축하고 싶지 않다면 구매하고 실험할 수 있습니다. 단, 혜택을 얻는 한으로입니다. 너무 오래 기다리지 마세요.