Agenci AI mogą zmienić dynamikę biznesu w handlu B2B

Istnieje powód, dla którego dzisiaj AI jest wszystkim, o czym słyszymy. Doświadczyliśmy więcej innowacji AI w ciągu ostatnich 18 miesięcy niż kiedykolwiek wcześniej. AI wyszło z laboratorium i stało się wiarygodnym czynnikiem biznesowym.

Jedną z branż, która może wygrać dużo, jest handel B2B. W rzeczywistości handel B2B może wykorzystać ten technologiczny impuls, aby podnieść branżę na wyższy poziom. Istnieją beberapa powodów, dla których tak się dzieje:

• Transakcje B2B mają wiele ruchomych części. Często obejmują one wielu uczestników, złożone konfiguracje produktów i dostosowane umowy cenowe. Może to być wręcz mylące.
• Jest po prostu za dużo danych. Handel B2B generuje ogromną ilość danych z różnych źródeł, takich jak historia transakcji, interakcje z klientami i operacje łańcucha dostaw.
• Klienci chcą tego, czego chcą. Klienci B2B coraz częściej oczekują personalizowanych doświadczeń podobnych do tych w B2C. Nie jest to zaskakujące, a będą tylko bardziej wymagający.
• Konkurencja staje się coraz bardziej zacięta. Krajobraz konkurencyjny staje się coraz bardziej zatłoczony, z firmami walczącymi o udział w rynku i różnicowanie. Tak, Twoi klienci prawdopodobnie już używają AI, aby uzyskać przewagę.
• Problemy z dostawą są prawdziwe. Łańcuchy dostaw są skomplikowane i obejmują wielu dostawców, dystrybutorów i partnerów logistycznych. Istnieje wiele elementów, które są poza Twoją kontrolą.

Żadne z powyższych nie jest zaskakujące. Ale fakt jest taki, że AI jest teraz pod naszymi palcami. Każda organizacja, która nie skorzysta z tej możliwości, pozostawi pieniądze na stole i w końcu straci klientów.

Przejdźmy przez obszary, w których AI może mieć największy wpływ na Twoją organizację.

Nawigowanie w złożoności transakcji

Jak wcześniej wspomniałem, transakcje B2B mogą obejmować wiele stron i innych elementów. AI może korzystać z tych sygnałów, aby analizować dane na temat uczestników, konfiguracji produktów, umów cenowych i innych.

To może pomóc organizacjom w lepszym zrozumieniu unikalnych potrzeb każdego kupującego i każdego dostawcy, co z kolei ułatwia negocjacje, optymalizuje warunki cenowe i przyspiesza zawieranie umów. Ostateczny wynik? Oszczędności kosztów, poprawa relacji z dostawcami i szybszy czas wprowadzania produktów i usług na rynek.

Zarządzanie wydatkami to kolejny obszar, w którym AI może mieć wpływ. Analizując historyczne wzorce wydatków i dane o wydajności dostawców, agenci AI pomagają firmom podejmować świadome decyzje, skracać cykle zakupowe i osiągać większą przejrzystość i zgodność w procesach zakupowych.

Im więcej danych, tym więcej problemów.

Każda firma chce więcej danych, ale również skarży się na brak możliwości ich wykorzystania na dużą skalę. AI excels w przetwarzaniu i analizie dużych ilości danych, zamieniając je w działania. Duże modele językowe są szczególnie dobre w analizie historii transakcji, interakcji z klientami i operacji łańcucha dostaw w celu identyfikacji wzorców, trendów i korelacji, które nie są natychmiast widoczne dla analityków ludzkich. Na przykład, mogą one identyfikować, które kombinacje produktów są często kupowane razem, które klienci są najbardziej prawdopodobnie odchodzą, lub które dostawcy mają najwyższy wskaźnik dostaw na czas.

AI może również służyć jako “łącznik”, integrując dane z wielu źródeł, takich jak systemy CRM, systemy ERP i zewnętrzne źródła danych, aby zapewnić kompleksowe spojrzenie na zachowania klientów, trendy rynkowe i dynamikę konkurencyjną. Na przykład, mogą one analizować wyniki sprzedaży w różnych regionach, identyfikować nowe trendy rynkowe i przewidywać przyszły popyt na produkty lub usługi.

Agenci AI mogą sprawić, że Twoi klienci będą szczęśliwsi.

Jednym z największych źródeł dochodu dla firm są rozmowy z klientami. Agenci obsługi klienta komunikują się z klientami na wszystkich poziomach, obsługując opinie, skargi i problemy. Rozmowy z klientami mogą nawet dostarczyć informacji, które mogą pomóc w rozwoju produktu.

Jednak większość firm ledwie dotyka powierzchni.

Piękno interakcji z klientami polega na tym, że są one oparte na języku. Agenci AI są napędzani przez duże modele językowe, które nie tylko mają możliwość przetwarzania informacji z dużą szybkością i objętością, ale także mogą odpowiadać, tzn. obsługiwać zamówienia, rozwiązywać problemy, dostarczać personalizowane rekomendacje i więcej.

Agenci AI są dostępni przez całą dobę, zapewniając, że potrzeby klientów są zaspokojone szybko i efektywnie. Może to zwiększyć satysfakcję klienta i uwolnić ludzkie zasoby, aby skoncentrować się na bardziej złożonych, wartościowych zadaniach.

Problem łańcucha dostaw.

Nie jest tajemnicą, że łańcuchy dostaw są skomplikowane (i delikatne). Narzędzia optymalizacji łańcucha dostaw napędzane przez AI mogą poprawić różne aspekty, takie jak zarządzanie zapasami, logistyką i zakupami. Na przykład, Oracle Supply Chain Management Cloud wykorzystuje algorytmy AI do optymalizacji poziomów zapasów i redukcji braków, minimalizując jednocześnie koszty przechowywania i braków poprzez analizę historycznych danych sprzedaży, prognoz popytu i trendów rynkowych.

Ponadto, platforma logistyczna UPS, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), wykorzystuje algorytmy AI do optymalizacji tras i harmonogramów dostaw. Analizując dane na temat objętości paczek, miejsc dostaw i wzorców ruchu, ORION oblicza najbardziej efektywne trasy dla kierowców UPS, redukując zużycie paliwa, zużycie pojazdów i czas dostaw.

IBM Watson Supply Chain to kolejny dobry przykład, który stosuje analitykę napędzaną przez AI do uproszczenia procesów zakupowych i poprawy wyników dostawców. Analizując dane na temat jakości dostawców, czasów dostaw i trendów cenowych, Watson Supply Chain identyfikuje możliwości konsolidacji dostawców, negocjacji lepszych warunków cenowych i ograniczania ryzyka łańcucha dostaw.

Automatyzacja procesów robotycznych stała się jednym z najbardziej interesujących obszarów dla firm, z 60% dyrektorów wykonawczych w ankiecie Sikich LLC, wymieniających ją jako ich główny obszar zainteresowania, a także maszynowe uczenie się do prognozowania popytu i analitykę predykcyjną również otrzymują wzmianki.

Ten wzrost zainteresowania jest tam, gdzie platformy handlowe muszą działać szybko, zaspokoić tę potrzebę i zainicjować testy beta. Nasz zintegrowany z AI potok danych pokazał, że producenci i inne firmy B2B wymagają uproszczonej konsolidacji danych, redukcji kosztów infrastruktury, które mogą zjeść ich zysk. Firmy B2B chciały doświadczenia podobnego do aplikacji dostaw żywności, gdzie mogą łatwo wybrać odpowiednie zestawy danych, określić częstotliwość pobierania i miejsce przeznaczenia. To pomaga im dopasować dane handlowe do wewnętrznych celów sprzedaży w sposób wydajny.

Nie odpoczywaj na laurach.

Przeszedłem przez niektóre ze sposobów, w jakie agenci AI mogą poprawić efektywność, więc oszczędzę Ci powtórzeń. Co powiem, to: działaj teraz. Jeśli nie używasz już AI w jakikolwiek sposób, zostań ostrzeżony, że Twoi konkurenci już to robią.

Nigdy nie było łatwiej i bardziej dostępnie, aby skorzystać z API modeli i zbudować własny system. Jeśli nie chcesz budować, możesz kupić i eksperymentować, o ile tylko czerpiesz korzyści. Tylko nie czekaj zbyt długo.