Agenci AI mogą zmienić dynamikę biznesu w handlu B2B

Jest powód, dla którego dzisiaj AI jest wszystkim, o czym słyszysz. Doświadczyliśmy więcej innowacji AI w ostatnich 18 miesiącach niż kiedykolwiek wcześniej. AI wyszło z laboratorium przez noc i stało się wiarygodnym napędem biznesu.

Jedną z branż, która może wygrać dużo, jest handel B2B. W rzeczywistości handel B2B może wykorzystać ten technologiczny zastrzyk, aby podnieść branżę na wyższy poziom. Są ku temu beberapa powodów:

• Transakcje B2B mają wiele ruchomych części. Często obejmują one wielu uczestników, złożone konfiguracje produktów i uzgodnienia dotyczące cen. Może to być wręcz mylące.
• Jest po prostu zbyt 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 coraz 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.
• Bóle głowy z dostaw są prawdziwe. Łańcuchy dostaw są złożone, obejmujące wielu dostawców, dystrybutorów i partnerów logistycznych. Jest tak wiele elementów, które są poza Twoją kontrolą.

Nic z powyższego nie jest zaskakujące. Ale fakt jest taki, że AI jest teraz u naszych palców. Każda organizacja, która nie wsiądzie na ten pociąg, podstawowo pozostawia pieniądze na stole i jest skazana na utratę klientów.

Przejdźmy przez to, gdzie AI może mieć największy wpływ na Twoją organizację.

Poruszanie się po 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, uzgodnień dotyczących cen i więcej.

To może pomóc organizacjom w lepszym zrozumieniu 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 kolejna dziedzina, w której 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.

Więcej danych, więcej problemów.

Każda firma chce więcej danych, ale także skarży się na niemożność 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 prawdopodobni do rezygnacji, 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 informacje o zachowaniu klienta, trendach rynkowych i dynamice konkurencyjnej. 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 złota dla firm są rozmowy z klientami. Agenci obsługi klienta są w kontakcie z klientami na wszystkich poziomach, gdyż obsługują recenzje, skargi i problemy. Rozmowy z klientami mogą nawet dostarczyć informacji, które mogą pomóc w rozwoju produktu.

Jednak większość firm ledwie drapie powierzchnię.

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 wielką szybkością i objętością, ale także odpowiedzi – tzn. obsługi zamówień, rozwiązywania pytań, dostarczania personalizowanych rekomendacji i więcej.

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

Łańcuch dostaw to zagadka.

Nie jest żadnym sekretem, 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, analizując historyczne dane sprzedaży, prognozy popytu i trendy rynkowe.

Ponadto, platforma optymalizacji logistycznej UPS, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), wykorzystuje algorytmy AI do optymalizacji tras dostaw i harmonogramów. Analizując dane o ilości paczek, miejscach dostawy i wzorcach ruchu, ORION oblicza najbardziej efektywne trasy dla kierowców UPS, redukując zużycie paliwa, zużycie pojazdów i czas dostawy.

Łańcuch dostaw IBM Watson to kolejny dobry przykład, który stosuje analizy napędzane przez AI w celu usprawnienia procesów zakupowych i poprawy wydajności dostawców. Analizując dane o jakości dostawców, czasach dostawy i trendach cenowych, Łańcuch dostaw Watson identyfikuje możliwości konsolidacji dostawców, negocjowania lepszych warunków cenowych i ograniczania ryzyka łańcucha dostaw.

Automatyzacja procesów robotycznych stała się jednym z najbardziej interesujących obszarów dla firm, z 60% dyrektorów wykonawczych produkcji ankietowanych przez Sikich LLC, wymieniających ją jako ich główny obszar zainteresowania, a także machine learning do prognozowania popytu i analizy predykcyjnej również zostały wymienione.

Ten wzrost zainteresowania jest tam, gdzie platformy handlowe muszą działać szybko, zaspokoić tę potrzebę i zainicjować testy beta. Nasz AI-zintegrowany potok danych wykazał, że producenci i inne firmy B2B wymagają uproszczonej konsolidacji danych, obcinając koszty infrastruktury niestandardowej, które mogą zjeść ich zysk. Firmy B2B chciały doświadczenia podobnego do aplikacji dostawczych, gdzie mogą łatwo wybrać odpowiednie zestawy danych, określić częstotliwość pobierania i miejsce docelowe. To pomaga im wyrównać dane handlowe z wewnętrznymi celami sprzedaży w sposób wydajny.

Nie odpoczywaj na laurach.

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

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