Agenții AI pot schimba dinamica afacerilor în comerțul electronic B2B

Există un motiv pentru care astăzi AI este tot ce auzi. Am experimentat mai multă inovare AI în ultimele 18 luni decât oricând altădată. AI a părăsit laboratorul peste noapte și s-a transformat într-un factor de business viabil.

O industrie care are șanse să câștige mare este comerțul electronic B2B. De fapt, comerțul electronic B2B ar putea folosi boostul tehnologic pentru a duce industria la următorul nivel. Există câteva motive cheie pentru acest lucru:

• Tranzacțiile B2B au multe părți mobile. Acestea implică adesea mai mulți stakeholderi, configurații de produse complexe și acorduri de preț personalizate. Poate fi pur și simplu confuz.
• Există prea multe date. Comerțul electronic B2B generează o cantitate imensă de date din surse diverse, cum ar fi istoricul tranzacțiilor, interacțiunile cu clienții și operațiunile lanțului de aprovizionare.
• Clienții vor ceea ce vor. Cumpărătorii B2B așteaptă din ce în ce mai mult experiențe personalizate similare cu cele din B2C. Nu este surprinzător și vor deveni și mai exigenti.
• Concurența devine din ce în ce mai acerbă. Peisajul competitiv devine din ce în ce mai aglomerat, cu companii care se luptă pentru cota de piață și diferențiere. Da, clienții dvs. sunt probabil să folosească deja AI pentru a avansa.
• Problemele de aprovizionare sunt reale. Lanțurile de aprovizionare sunt complexe, implicând mai mulți furnizori, distribuitori și parteneri logistici. Există atâtea elemente care sunt în afara controlului dvs.

Niciunul dintre cele de mai sus nu este surprinzător. Dar faptul este că AI este acum la îndemâna noastră. Orice organizație care nu sare pe banda rulantă este esențialmente lăsată în urmă, lăsând bani pe masă și pierzând clienți în cele din urmă.

Hățiți-vă prin locurile în care AI ar putea avea cel mai mare impact asupra organizației dvs.

Navigarea în complexitatea tranzacțiilor

Așa cum am menționat anterior, tranzacțiile de comerț electronic B2B pot implica multe părți și alte elemente. AI poate accesa toate aceste semnale pentru a analiza datele despre stakeholderi, configurații de produse, acorduri de preț și multe altele.

Acest lucru ar putea ajuta organizațiile să obțină o înțelegere mai bună a nevoilor unice ale fiecărui cumpărător și furnizor, ceea ce la rândul său facilitează negocieri mai fluente, termene de preț optimizate și închideri de tranzacții accelerate. Rezultatul final? Economii de costuri, relații îmbunătățite cu furnizorii și timp de piață mai rapid pentru produse și servicii.

Managementul cheltuielilor este o altă zonă în care AI poate avea un impact. Prin analiza modelelor istorice de cheltuieli și a datelor despre performanța furnizorilor, agenții AI ajută afacerile să ia decizii informate, să reducă timpii de ciclu de achiziție și să obțină o transparență și o conformitate mai mare în procesele de achiziție.

Mați mai multe date, mai multe probleme.

Fiecare companie vrea mai multe date, dar se și plânge de incapacitatea de a le stăpâni la scară. AI excellează în procesarea și analiza unor volume mari de date, transformându-le în informații acționabile. Modelele de limbaj mari sunt în special excelente la analiza istoricului tranzacțiilor, interacțiunilor cu clienții și operațiunilor lanțului de aprovizionare pentru a identifica modele, tendințe și corelații care nu sunt imediat evidente pentru analiștii umani. De exemplu, poate identifica care combinații de produse sunt achiziționate frecvent împreună, care clienți sunt mai susceptibili să părăsească, sau care furnizori au cele mai bune rate de livrare la timp.

AI poate servi și ca un “conector”, integrând date din surse multiple, cum ar fi sisteme CRM, sisteme ERP și surse de date externe, pentru a oferi insights cuprinzătoare despre comportamentul clienților, tendințele de piață și dinamica competitivă. De exemplu, poate analiza performanța vânzărilor în diferite regiuni, identifica tendințe emergente de piață și prezice cererea viitoare pentru produse sau servicii.

Agenții AI pot face clienții dvs. mai fericiți.

Una dintre cele mai mari oportunități pentru companii este reprezentată de conversațiile cu clienții. Agenții de servicii clienți interacționează cu clienții la toate nivelurile, deoarece aceștia primesc recenzii, reclamații și probleme. Conversațiile cu clienții pot oferi chiar și insights care ar putea ajuta la dezvoltarea de produse.

Și totuși, majoritatea companiilor abia ating suprafața.

Frumsusețea interacțiunilor cu clienții constă în faptul că acestea se bazează pe limbaj. Agenții AI sunt alimentați de modele de limbaj mari care nu numai că au capacitatea de a procesa informații la viteze și volume mari, dar pot și să răspundă – adică să gestioneze comenzi, să rezolve întrebări, să ofere recomandări personalizate și multe altele.

Agenții AI sunt disponibili non-stop, asigurând că nevoile clienților sunt îndeplinite prompt și eficient. Acest lucru poate crește satisfacția clienților și elibera resurse umane pentru a se concentra pe sarcini mai complexe și cu valoare adăugată.

Conundrul lanțului de aprovizionare.

Nu este un secret că lanțurile de aprovizionare sunt intricate (și delicate). Uneltele de optimizare a lanțului de aprovizionare bazate pe AI pot îmbunătăți diverse aspecte, cum ar fi gestionarea stocurilor, logistica și achizițiile. De exemplu, Oracle Supply Chain Management Cloud utilizează algoritmi AI pentru a optimiza nivelurile de stoc și a reduce lipsurile de stoc, minimizând în același timp costurile de stocare și lipsurile de stoc prin analiza datelor istorice de vânzări, a previziunilor de cerere și a tendințelor de piață.

În plus, platforma de optimizare a logisticii bazate pe AI a UPS, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), utilizează algoritmi AI pentru a optimiza rutele și programările de livrare. Prin analiza datelor despre volumul de pachete, locurile de livrare și modelele de trafic, ORION calculează rutele cele mai eficiente pentru șoferii UPS, reducând consumul de combustibil, uzura vehiculelor și timpii de livrare.

IBM Watson Supply Chain este un alt exemplu bun, care aplică analize bazate pe AI pentru a rationaliza procesele de achiziție și a îmbunătăți performanța furnizorilor. Prin analiza datelor despre calitatea furnizorilor, timpii de livrare și tendințele de preț, Watson Supply Chain identifică oportunități de a consolida furnizorii, a negocia termene de preț mai bune și a mitiga riscurile lanțului de aprovizionare.

Automatizarea robotică a proceselor a devenit una dintre cele mai interesante zone pentru companii, cu 60% dintre directorii executivi ai producătorilor chestionați de Sikich LLC menționând-o ca fiind principala lor zonă de interes, alături de învățarea automată pentru previziuni de cerere și analiza predictivă care primesc și ele mențiuni.

Acest interes în creștere este unde platformele de comerț trebuie să acționeze rapid, să satisfacă această nevoie și să inițieze testarea beta. Conducta noastră de date integrată cu AI a observat că producătorii și alte afaceri B2B aveau nevoie de o consolidare simplificată a datelor, reducând costurile infrastructurii personalizate, care pot eroda profitul lor. Afacerile B2B doreau o experiență similară cu aplicațiile de livrare de alimente, unde pot selecta cu ușurință seturile de date relevante, specifica frecvența de recuperare și destinația. Acest lucru le ajută să alinieze datele de comerț cu țintele interne de vânzări în mod eficient.

Nu vă odihniți pe lauri.

Tocmai am trecut prin unele dintre modurile în care agenții AI pot îmbunătăți eficiența, așa că vă voi scuti de repetiție. Ce vreau să spun este: acționați acum. Dacă nu folosiți deja AI în vreun fel, fiți avertizați că competitorii dvs. o fac.

Nici nu a fost mai ușor și mai accesibil să accesați API-urile modelului și să construiți propriul sistem. Dacă nu doriți să construiți, puteți cumpăra și experimenta, atâta timp cât beneficiați de avantaje. Nu așteptați prea mult.