Agentes de IA Podem Mudar a Dinâmica dos Negócios no Comércio Eletrônico B2B

Há um motivo pelo qual hoje a IA é tudo o que se ouve falar. Experimentamos mais inovações em IA nos últimos 18 meses do que nunca antes. A IA saiu do laboratório durante a noite e se transformou em um motor de negócios viável.

Uma indústria que está prestes a ganhar muito é o comércio eletrônico B2B. Na verdade, o comércio eletrônico B2B poderia usar o impulso tecnológico para levar a indústria ao próximo nível. Há alguns motivos principais para isso:

• As transações B2B têm muitas partes móveis. Elas frequentemente envolvem múltiplos stakeholders, configurações de produtos complexas e acordos de preços personalizados. Pode ser francamente confuso.
• Há simplesmente muitos dados. O comércio eletrônico B2B gera uma quantidade inimaginável de dados de várias fontes, como histórico de transações, interações com clientes e operações da cadeia de suprimentos.
• Os clientes querem o que querem. Os compradores B2B cada vez mais esperam experiências personalizadas semelhantes às do B2C. Não é surpreendente, e eles só irão se tornar mais exigentes.
• A concorrência fica cada vez mais feroz. O cenário competitivo está se tornando cada vez mais lotado, com empresas disputando participação de mercado e diferenciação. Sim, seus clientes provavelmente estão usando IA para se destacar.
• Dor de cabeça de suprimento é real. As cadeias de suprimento são complexas, envolvendo múltiplos fornecedores, distribuidores e parceiros logísticos. Há muitos elementos que estão fora do seu controle.

Nenhum dos acima é surpreendente. Mas o fato é que a IA agora está ao nosso alcance. Qualquer organização que não embarque no bandwagon está essencialmente deixando dinheiro sobre a mesa e está prestes a perder clientes.

Vamos percorrer onde a IA pode ter o maior impacto em sua organização.

Navegando as complexidades das transações

Como mencionei anteriormente, as transações de comércio eletrônico B2B podem envolver muitas partes e outros elementos. A IA pode aproveitar todos esses sinais para analisar dados sobre stakeholders, configurações de produtos, acordos de preços e mais.

Isso pode ajudar as organizações a obter uma melhor compreensão das necessidades únicas de cada comprador e cada fornecedor, o que por sua vez facilita negociações mais suaves, termos de preços otimizados e fechamentos de acordos mais rápidos. O resultado final? Economia de custos, melhoria das relações com os fornecedores e tempo de mercado mais rápido para produtos e serviços.

O gerenciamento de despesas é outra área onde a IA pode ter um impacto. Ao analisar padrões de gastos históricos e dados de desempenho de fornecedores, os agentes de IA ajudam as empresas a tomar decisões informadas, reduzir os ciclos de aquisição e alcançar maior transparência e conformidade em seus processos de aquisição.

Mo’ dados, mo’ problemas.

Toda empresa quer mais dados, mas também se queixa da incapacidade de aproveitá-los em escala. A IA é excelente em processar e analisar grandes volumes de dados, transformando-os em insights ações. Modelos de linguagem grande em particular são excelentes em analisar o histórico de transações, interações com clientes e operações da cadeia de suprimentos para identificar padrões, tendências e correlações que podem não ser imediatamente aparentes para analistas humanos. Por exemplo, pode identificar quais combinações de produtos são frequentemente compradas juntas, quais clientes são mais propensos a cancelar, ou quais fornecedores têm as taxas de entrega no prazo mais altas.

A IA também pode servir como um ‘conector’, integrando dados de múltiplas fontes, como sistemas de CRM, sistemas ERP e fontes de dados externas, para fornecer insights abrangentes sobre o comportamento do cliente, tendências do mercado e dinâmicas competitivas. Por exemplo, pode analisar o desempenho das vendas em diferentes regiões, identificar tendências de mercado emergentes e prever a demanda futura por produtos ou serviços.

Agentes de IA podem tornar seus clientes mais felizes.

Um dos maiores tesouros para as empresas são as conversas com os clientes. Os agentes de atendimento ao cliente interagem com os clientes em todos os níveis, pois lidam com revisões, reclamações e problemas. As conversas com os clientes podem até mesmo produzir insights que poderiam ajudar no desenvolvimento de produtos.

No entanto, a maioria das empresas mal arranha a superfície.

A beleza das interações com os clientes é que elas são baseadas em linguagem. Os agentes de IA são alimentados por modelos de linguagem grande que não apenas têm a capacidade de processar informações a grandes velocidades e volume, mas também de responder – ou seja, lidar com pedidos, resolver consultas, fornecer recomendações personalizadas e mais.

Os agentes de IA estão disponíveis 24 horas por dia, garantindo que as necessidades dos clientes sejam atendidas prontamente e de forma eficiente. Isso pode aumentar a satisfação do cliente e liberar recursos humanos para se concentrar em tarefas mais complexas e de valor agregado.

O enigma da cadeia de suprimentos.

Não é segredo que as cadeias de suprimentos são intricadas (e delicadas). As ferramentas de otimização da cadeia de suprimentos impulsionadas por IA podem melhorar vários aspectos, como gerenciamento de estoque, logística e aquisição. Por exemplo, o Oracle Supply Chain Management Cloud utiliza algoritmos de IA para otimizar os níveis de estoque e reduzir os estoques, minimizando os custos de armazenamento e os estoques, analisando dados históricos de vendas, previsões de demanda e tendências do mercado.

Além disso, a plataforma de otimização logística da UPS, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), utiliza algoritmos de IA para otimizar rotas e horários de entrega. Ao analisar dados sobre volume de pacotes, locais de entrega e padrões de tráfego, o ORION calcula as rotas mais eficientes para os motoristas da UPS, reduzindo o consumo de combustível, o desgaste dos veículos e os tempos de entrega.

A cadeia de suprimentos da IBM Watson é outro exemplo, que aplica análise de IA para simplificar os processos de aquisição e melhorar o desempenho dos fornecedores. Ao analisar dados sobre a qualidade dos fornecedores, tempos de entrega e tendências de preços, a cadeia de suprimentos da IBM Watson identifica oportunidades para consolidar fornecedores, negociar melhores termos de preços e mitigar riscos na cadeia de suprimentos.

A automação de processos robótica surgiu como uma das áreas mais interessantes para as empresas, com 60% dos executivos de manufatura pesquisados pela Sikich LLC mencionando como sua principal área de interesse, com aprendizado de máquina para previsão de demanda e análise preditiva também sendo mencionados.

Esse aumento de interesse é onde as plataformas de comércio precisam agir rapidamente, atender a essa necessidade e iniciar testes beta. Nosso pipeline de dados integrado à IA viu que os fabricantes e outros negócios B2B exigiam consolidação de dados simplificada, reduzindo os custos de infraestrutura personalizada, que podem consumir sua margem de lucro. Os negócios B2B queriam uma experiência semelhante a um aplicativo de entrega de comida, onde eles possam facilmente selecionar conjuntos de dados relevantes, especificar a frequência de recuperação e o destino. Isso ajuda a alinhar os dados de comércio com os objetivos de vendas internos de forma eficiente.

Não se apoie em seus louros.

Acabei de passar por algumas das maneiras pelas quais os agentes de IA podem melhorar a eficiência, então pouparei você da repetição. O que direi é: agir agora. Se você não estiver usando IA de alguma forma, fique alerta de que seus concorrentes estão.

Nunca foi tão fácil e acessível aproveitar as APIs de modelo e construir seu próprio sistema. Se você não quiser construir, pode comprar e experimentar, desde que colha os benefícios. Apenas não espere muito tempo.