AI-agenter kan endre forretningsdynamikken i B2B e-handel

Det er en grunn til at AI er alt du hører om i dag. Vi har opplevd mer AI-innovasjon i løpet av de siste 18 månedene enn noensinne før. AI har forlatt laboratoriet over natten og blitt til en drivkraft for bedrifter.

En bransje som står til å vinne stort er B2B e-handel. Faktisk kunne B2B e-handel bruke den teknologiske boosten til å ta industrien til neste nivå. Det er noen få nøkkelgrunner til dette:

• B2B-transaksjoner har mange bevegelige deler. De involverer ofte flere interessenter, komplekse produktkonfigurasjoner og tilpassede priser. Det kan være rett og slett forvirrende.
• Det er bare for mye data. B2B e-handel genererer en enorm mengde data fra ulike kilder, som transaksjonshistorikk, kundeinteraksjoner og leveranskjedeoperasjoner.
• Kundene vil ha hva de vil. B2B-kunder forventer stadig mer personlige opplevelser, lignende de i B2C. Ikke overraskende, og de vil bare bli mer kravstore.
• Konkurransen blir tøffere for hver dag. Konkurranselandskapet blir stadig mer tett, med selskaper som kjemper om markedssdel og differensiering. Ja, dine kunder bruker sannsynligvis allerede AI for å komme foran.
• Leveringsproblemer er virkelige. Leveranskjeder er komplekse og involverer flere leverandører, distributører og logistikksamarbeidspartnere. Det er så mange elementer som er utenfor din kontroll.

Ingen av disse punktene er overraskende. Men faktum er at AI nå er tilgjengelig for oss. Ethvert selskap som ikke hopper på AI-bølgen, lar i praksis penger ligge på bordet og risikerer å miste kunder.

La oss gå gjennom hvor AI kan ha størst innvirkning på din organisasjon.

Navigering av transaksjoners kompleksitet

Som jeg nevnte tidligere, kan B2B e-handelstransaksjoner involvere mange parter og andre elementer. AI kan trekke nytte av alle disse signalene for å analysere data om interessenter, produktkonfigurasjoner, priser og mer.

Dette kan hjelpe organisasjoner med å få en bedre forståelse av hver enkelt kjøpers og hver enkelt leverandørs unike behov, hvilket igjen kan føre til smidigere forhandlinger, optimaliserte priser og raskere avtaleinngåelse. Det ultimate resultatet? Kostnadsbesparelser, forbedrede leverandørrelasjoner og raskere markedsføring av produkter og tjenester.

Utgiftsforvaltning er et annet område hvor AI kan ha en innvirkning. Ved å analysere historiske utgiftsmønster og leverandørprestasjonsdata, hjelper AI-agenter bedrifter med å ta informerte beslutninger, redusere innkjøpscyklustider og oppnå større transparens og regelefterlevnad i innkjøpsprosesser.

Mer data, flere problemer.

Hvert selskap ønsker mer data, men klager også over mangelen på å kunne utnytte det i stor skala. AI er spesialist på å prosessere og analysere store mengder data og omdanne det til handlebare innsikter. Store språkmodeller er spesielt gode til å analysere transaksjonshistorikk, kundeinteraksjoner og leveranskjedeoperasjoner for å identifisere mønster, trender og korrelasjoner som kanskje ikke er umiddelbart åpenbare for menneskelige analytikere. For eksempel kan det identifisere hvilke produktkombinasjoner som oftest kjøpes sammen, hvilke kunder som er mest sannsynlige å forlate, eller hvilke leverandører som har høyest påtidige leveringstider.

AI kan også fungere som en «konnektor», som integrerer data fra flere kilder, som CRM-systemer, ERP-systemer og eksterne datakilder, for å gi omfattende innsikter i kundeatferd, markedstrender og konkurranseforhold. For eksempel kan det analysere salgsresultater over ulike regioner, identifisere nye markedstrender og forutsi fremtidig etterspørsel etter produkter eller tjenester.

AI-agenter kan gjøre kundene dine lykkeligere.

En av de største gullgruveene for selskaper er kundeconversasjoner. Kundebehandlingsagenter samhandler med kunder på alle nivåer, da de håndterer anmeldelser, klager og problemer. Kundeconversasjoner kan også gi innsikter som kan hjelpe med produktutvikling.

Likevel berører de fleste selskaper bare overflaten.

Sjarmen ved kundeinteraksjoner er at de er basert på språk. AI-agenter er drevet av store språkmodeller som ikke bare kan prosessere informasjon i stor hastighet og mengde, men også kan svare – dvs. håndtere bestillinger, løse spørsmål, gi personlige anbefalinger og mer.

AI-agenter er tilgjengelige døgnet rundt, og sikrer at kundens behov blir møtt raskt og effektivt. Dette kan øke kundetilfredsheten og frigjøre menneskelige ressurser til å fokusere på mer komplekse og verdiskapende oppgaver.

Leveranskjede-dilemmaet.

Det er ingen hemmelighet at leveranskjeder er komplekse (og ømfølsomme). AI-drevne leveranskjedeoptimeringsverktøy kan forbedre ulike aspekter, som lagerstyring, logistikk og innkjøp. For eksempel bruker Oracle Supply Chain Management Cloud AI-algoritmer til å optimalisere lagerbeholdninger og redusere lagermangler, samtidig som det minimerer kostnader og lagermangler ved å analysere historisk salgsdata, etterspørselsprognoser og markedstrender.

I tillegg bruker UPS’ AI-drevne logistikkoptimeringsplattform, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), AI-algoritmer til å optimalisere leveringsruter og -tider. Ved å analysere data om pakkevolum, leveringssteder og trafikkmønster, beregner ORION den mest effektive ruten for UPS-chauffører, og reduserer dermed drivstoffforbruk, kjøretøysslitasje og leveringstider.

IBM’s Watson Supply Chain er et annet godt eksempel, som anvender AI-drevne analyser til å strømlinje innkjøpsprosesser og forbedre leverandørprestasjoner. Ved å analysere data om leverandørkvalitet, levertider og pristrender, identifiserer Watson Supply Chain muligheter til å konsolidere leverandører, forhandle bedre priser og minimere leveranskjerisiko.

Robotic Process Automation har blitt ett av de mest interessante områdene for selskaper, med 60% av produksjonssjefer som ble spurgt av Sikich LLC, og som nevnte det som deres viktigste interesseområde, med maskinlæring for etterspørselsprognose og prediktiv analyse også fikk noen nevnelser.

Dette økte interessen er der handelsplattformene må handle raskt, tilfredsstille dette behovet og starte betatesting. Vår AI-integerte datapipeline så at produsenter og andre B2B-bedrifter trengte forenklet datakonsolidering, og reduserte kostnader for tilpasset infrastruktur, som kan fortære deres bunnskatt. B2B-bedrifter ønsket en opplevelse lik en matleveringsapp, hvor de kunne enkelt velge relevante datasammensetninger, spesifisere hentingfrekvens og destinasjon. Dette hjelper dem med å koordinere handelsdata med interne salgs mål effektivt.

Ikke la deg hvile på laurbærene.

Jeg gikk gjennom noen av måtene AI-agenter kan forbedre effektiviteten på, så jeg skal spare deg repetisjonen. Det jeg vil si er: handel nå. Hvis du ikke allerede bruker AI på noen måte, bli advart om at dine konkurrenter gjør det.

Det har aldri vært enklere og mer tilgjengelig å benytte modell-APIer og bygge eget system. Hvis du ikke ønsker å bygge, kan du kjøpe og eksperimentere, så lenge du høster fordelen. Bare ikke vent for lenge.