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

Er is een reden waarom je tegenwoordig alleen maar over AI hoort. We hebben in de afgelopen 18 maanden meer AI-innovaties meegemaakt dan ooit tevoren. AI is ‘s nachts uit het lab gekomen en is veranderd in een levensvatbare zakelijke driver.

Een industrie die groot kan winnen, 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 paar belangrijke redenen voor dit:

• 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 onoverkomelijke hoeveelheid data vanuit verschillende bronnen, zoals transactiegeschiedenis, klantinteracties en supply chain-operaties.
• Klanten willen wat ze willen. B2B-kopers verwachten steeds vaker gepersonaliseerde ervaringen die vergelijkbaar zijn met die in B2C. Geen verrassing, en ze zullen alleen maar meer eisen stellen.
• Concurrentie wordt elke dag feller. Het concurrentielandschap wordt steeds meer vol, met bedrijven die strijden om marktaandeel en differentiatie. 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 zoveel 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 zal uiteindelijk klanten verliezen.

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

De complexiteit van transacties navigeren

Zoals ik eerder vermeldde, kunnen B2B e-commerce-transacties veel 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 gladde onderhandelingen, geoptimaliseerde prijsvoorwaarden en versnelde deal-closures faciliteert. Het uiteindelijke resultaat? Kostenvoordeel, verbeterde leveranciersrelaties en snellere time-to-market voor producten en diensten.

Exploitabeheer is een ander gebied waar AI een 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 naleving te bereiken in hun inkoopprocessen.

Meer data, meer problemen.

Elk bedrijf wil meer data, maar klaagt ook over de onmogelijkheid om het op grote schaal te benutten. AI blinkt uit in het verwerken en analyseren van grote hoeveelheden data, waardoor het actiegerichte inzichten oplevert. 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 niet direct voor de menselijke analist zichtbaar zijn. 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’, door data van meerdere bronnen zoals CRM-systemen, ERP-systemen en externe gegevensbronnen te integreren, om een volledig 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 klantgesprekken. Klantenserviceagenten communiceren met klanten op alle niveaus, omdat ze reviews, klachten en problemen behandelen. Klantgesprekken kunnen zelfs inzichten opleveren die kunnen helpen bij productontwikkeling.

Toch krabben de meeste bedrijven nauwelijks aan de oppervlakte.

De schoonheid van klantinteracties is dat ze gebaseerd zijn op taal. AI-agents worden aangedreven door grote taalmodellen die niet alleen de mogelijkheid hebben om informatie te verwerken met grote snelheid en volume, maar ook om te reageren – d.w.z. bestellingen afhandelen, vragen oplossen, gepersonaliseerde aanbevelingen doen en meer.

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

De supply chain-puzzel.

Het is geen geheim dat supply chains ingewikkeld (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 voorraden te verminderen, terwijl het minimale kosten en voorraden vermindert 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 leveringsroutes en -schema’s te optimaliseren. Door gegevens over pakketvolume, leveringslocaties en verkeerspatronen te analyseren, berekent ORION de meest efficiënte routes voor UPS-chauffeurs, waardoor brandstofverbruik, slijtage en levertijden 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 prijsvoorwaarden 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, noemden het als hun belangrijkste interessegebied, met machine learning voor vraagprognose en predictive analytics die ook werden genoemd.

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

Rust niet op uw lauweren.

Ik ben net door enkele 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, wees gewaarschuwd dat uw concurrenten dat 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.