AI-agents kunnen de bedrijfsdynamiek in B2B-e-commerce veranderen

Er is een reden waarom AI tegenwoordig overal ter sprake komt. We hebben meer AI-innovaties gezien in de afgelopen 18 maanden dan ooit tevoren. AI is uit het lab gekomen en is nu een waardevolle zakelijke driver geworden.

Een industrie die grote voordelen kan behalen, is B2B-e-commerce. In feite kan B2B-e-commerce de technologische boost gebruiken om de industrie naar het volgende niveau te tillen. Er zijn een aantal redenen waarom dit zo is:

• B2B-transacties hebben veel bewegende onderdelen. Ze omvatten vaak meerdere stakeholders, complexe productconfiguraties en aangepaste prijsafspraken. Het kan ronduit verwarrend zijn.
• Er is gewoon te veel data. B2B-e-commerce genereert een enorme hoeveelheid data vanuit verschillende bronnen, zoals transactiegeschiedenis, klantinteracties en supply chain-operaties.
• Klanten willen wat ze willen. B2B-kopers verwachten steeds vaker persoonlijke ervaringen die vergelijkbaar zijn met die in B2C. Het is niet verrassend, en ze zullen alleen maar veeleisender worden.
• Concurrentie wordt elke dag feller. De concurrentielandschap wordt steeds drukker, met bedrijven die strijden om marktaandeel en onderscheidend vermogen. Ja, uw klanten gebruiken waarschijnlijk al AI om vooruit te komen.
• Bevoorradingsproblemen zijn echt. Supply chains zijn complex, met meerdere leveranciers, distributeurs en logistieke partners. Er zijn zo veel elementen die buiten uw controle liggen.

Geen van bovenstaande is verrassend. Maar het feit is dat AI nu binnen handbereik ligt. Elk bedrijf dat niet meedoet, laat geld op tafel liggen en loopt het risico om uiteindelijk klanten te verliezen.

Laten we eens kijken waar AI het meeste impact kan hebben op uw organisatie.

De complexiteit van transacties navigeren

Zoals ik eerder vermeldde, kunnen B2B-e-commerce-transacties meerdere partijen en andere elementen omvatten. AI kan alle signalen analyseren om data over stakeholders, productconfiguraties, prijsafspraken en meer te analyseren.

Dit kan organisaties helpen om een beter begrip te krijgen van de unieke behoeften van elke koper en elke leverancier, wat op zijn beurt soepelere onderhandelingen, geoptimaliseerde prijsafspraken en versnelde deal-closures faciliteert. Het uiteindelijke resultaat? Kostenbesparingen, verbeterde leveranciersrelaties en snellere time-to-market voor producten en diensten.

Exploitbeheer is een ander gebied waarop AI impact kan hebben. Door historische uitgavenpatronen en leveranciersprestatiegegevens te analyseren, helpen AI-agents bedrijven om geïnformeerde beslissingen te nemen, de inkoopcyclus te verkorten en grotere transparantie en compliance in hun inkoopprocessen te bereiken.

Mo’ data, mo’ problemen.

Elk bedrijf wil meer data, maar klagen ook over de onmogelijkheid om het op grote schaal te benutten. AI is uitstekend in het verwerken en analyseren van grote hoeveelheden data, waardoor het omgezet wordt in actiegerichte inzichten. Grote taalmodellen zijn in het bijzonder goed in het analyseren van transactiegeschiedenis, klantinteracties en supply chain-operaties om patronen, trends en correlaties te identificeren die mogelijk niet onmiddellijk duidelijk zijn voor menselijke analisten. Bijvoorbeeld kan het identificeren welke productcombinaties vaak samen worden gekocht, welke klanten het meest waarschijnlijk zijn om af te haken, of welke leveranciers de hoogste levertijden hebben.

AI kan ook dienen als ‘connector’, waardoor data van meerdere bronnen zoals CRM-systemen, ERP-systemen en externe gegevensbronnen geïntegreerd kan worden om een compleet inzicht te geven in klantgedrag, markttrends en concurrentiedynamiek. Bijvoorbeeld kan het de verkoopprestaties in verschillende regio’s analyseren, opkomende markttrends identificeren en toekomstige vraag naar producten of diensten voorspellen.

AI-agents kunnen uw klanten gelukkiger maken.

Een van de grootste goudmijnen voor bedrijven zijn klantconversaties. Klantenserviceagenten communiceren met klanten op alle niveaus, omdat ze reviews, klachten en problemen behandelen. Klantconversaties kunnen zelfs inzichten opleveren die kunnen helpen bij productontwikkeling.

Maar de meeste bedrijven krabben nog maar aan de oppervlakte.

De schoonheid van klantinteracties is dat ze gebaseerd zijn op taal. AI-agents zijn gebaseerd op grote taalmodellen die niet alleen informatie kunnen verwerken op grote snelheid en volume, maar ook kunnen reageren – dat wil zeggen, bestellingen afhandelen, vragen oplossen, persoonlijke aanbevelingen doen en meer.

AI-agents zijn 24/7 beschikbaar, waardoor klantbehoeften snel en efficiënt worden ingevuld. Dit kan de klanttevredenheid verhogen en menselijke hulpbronnen vrijmaken om zich te concentreren op meer complexe, waarde-creërende taken.

De supply chain-conundrum.

Het is geen geheim dat supply chains complex (en delicaat) zijn. AI-gedreven supply chain-optimalisatietools kunnen verschillende aspecten verbeteren, zoals voorraadbeheer, logistiek en inkoop. Bijvoorbeeld gebruikt Oracle Supply Chain Management Cloud AI-algoritmen om voorraadniveaus te optimaliseren en uitverkopen te verminderen, terwijl het de kosten van het vasthouden van voorraden en uitverkopen minimaliseert door historische verkoopgegevens, vraagprognoses en markttrends te analyseren.

Bovendien gebruikt UPS’s AI-gepowered logistieke optimalisatieplatform, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), AI-algoritmen om bezorgingsroutes en -schema’s te optimaliseren. Door gegevens over pakketvolume, bezorgingslocaties en verkeerspatronen te analyseren, berekent ORION de meest efficiënte routes voor UPS-chauffeurs, waardoor brandstofverbruik, slijtage en bezorgingstijden worden verminderd.

IBM’s Watson Supply Chain is een ander goed voorbeeld, dat AI-gedreven analytics gebruikt om inkoopprocessen te stroomlijnen en leveranciersprestaties te verbeteren. Door gegevens over leverancierskwaliteit, levertijden en prijstrends te analyseren, identificeert Watson Supply Chain kansen om leveranciers te consolideren, betere prijsafspraken te onderhandelen en supply chain-risico’s te mitigeren.

Robotic process automation is een van de meest interessante gebieden voor bedrijven, met 60% van de manufacturing-executives die ondervraagd werden door Sikich LLC, die het noemden als hun belangrijkste interessegebied, evenals machine learning voor vraagprognoses en predictive analytics die ook werden genoemd.

Deze toename in interesse is waar handelsplatforms snel moeten handelen, deze behoefte moeten invullen en bèta-tests moeten starten. Ons AI-geïntegreerde Data Pipeline zag dat fabrikanten en andere B2B-bedrijven vereenvoudigde gegevensconsolidatie nodig hadden, waardoor de kosten van aangepaste infrastructuur konden worden verminderd, wat hun winstmarge kan aantasten. B2B-bedrijven wilden een ervaring die vergelijkbaar is met een food delivery-app, waar ze gemakkelijk relevante datasets kunnen selecteren, de ophaalfrequentie kunnen specificeren en de bestemming kunnen kiezen. Dit helpt hen om handelsgegevens efficiënt te laten aansluiten bij hun interne verkoopdoelen.

Maak geen rust.

Ik ben net door enkele van de manieren gegaan waarop AI-agents de efficiëntie kunnen verbeteren, dus ik zal de herhaling besparen. Wat ik zal zeggen is: handel nu. Als u nog niet op enige manier AI gebruikt, wordt gewaarschuwd dat uw concurrenten dit wel doen.

Het is nooit gemakkelijker en toegankelijker geweest om toegang te krijgen tot model-API’s en uw eigen systeem te bouwen. Als u niet wilt bouwen, kunt u kopen en experimenteren, zolang u de voordelen plukt. Wacht alleen niet te lang.