Агенты ИИ могут изменить динамику бизнеса в электронной коммерции B2B

Есть причина, почему сейчас все говорят об ИИ. Мы стали свидетелями большего количества инноваций в области ИИ за последние 18 месяцев, чем когда-либо прежде. ИИ вышел из лаборатории и стал жизнеспособным бизнес-драйвером.

Одна из отраслей, которая может выиграть много, – это электронная коммерция B2B. На самом деле, электронная коммерция B2B могла бы использовать технологический толчок, чтобы поднять отрасль на новый уровень. Есть несколько ключевых причин для этого:

• Транзакции B2B имеют множество движущихся частей. Они часто涉ивают множество заинтересованных сторон, сложные конфигурации продукции и индивидуальные соглашения о ценах. Это может быть прямо-таки запутанным.
• Слишком много данных. Электронная коммерция B2B генерирует огромное количество данных из различных источников, таких как история транзакций, взаимодействия с клиентами и операции цепочки поставок.
• Клиенты хотят то, что они хотят. Покупатели B2B все больше ожидают персонализированных trải nghiệm, аналогичных тем, которые есть в B2C. Не удивительно, и они будут только более требовательными.
• Конкуренция становится все более жесткой. Конкурентная среда становится все более загруженной, и компании борются за долю рынка и дифференциацию. Да, ваши клиенты, скорее всего, уже используют ИИ, чтобы обогнать вас.
• Проблемы с поставками реальны. Цепочки поставок сложны и включают множество поставщиков, дистрибьюторов и логистических партнеров. Есть так много элементов, которые находятся вне вашего контроля.

Ни один из вышеуказанных моментов не является удивительным. Но тот факт, что ИИ теперь находится у нас под рукой. Любая организация, которая не воспользуется этой возможностью, по сути, оставляет деньги на столе и рискует потерять клиентов.

Давайте рассмотрим, где ИИ может иметь наибольшее влияние на вашу организацию.

Навигация по сложностям транзакций

Как я уже упоминал ранее, транзакции электронной коммерции B2B могут включать множество сторон и других элементов. ИИ может подключиться ко всем этим сигналам, чтобы проанализировать данные о заинтересованных сторонах, конфигурациях продукции, соглашениях о ценах и многом другом.

Это может помочь организациям лучше понять уникальные потребности каждого покупателя и каждого поставщика, что, в свою очередь, облегчает более гладкие переговоры, оптимизированные условия ценообразования и ускорение закрытия сделок. В конечном итоге это приводит к экономии средств, улучшению отношений с поставщиками и более быстрому выводу продуктов и услуг на рынок.

Управление расходами – еще одна область, где ИИ может иметь влияние. Анализируя исторические модели расходов и данные о производительности поставщиков, агенты ИИ помогают бизнесу принимать обоснованные решения, сокращать циклы закупок и достигать большей прозрачности и соблюдения правил в своих процессах закупок.

Больше данных – больше проблем.

Каждая компания хочет больше данных, но также жалуется на невозможность использовать их в крупном масштабе. ИИ отлично справляется с обработкой и анализом больших объемов данных, превращая их в действенные идеи. Большие языковые модели особенно хороши в анализе истории транзакций, взаимодействий с клиентами и операций цепочки поставок для выявления закономерностей, тенденций и корреляций, которые могут не быть сразу очевидны человеческим аналитикам. Например, они могут выявить, какие комбинации продуктов часто покупаются вместе, какие клиенты наиболее вероятно откажутся, или какие поставщики имеют самый высокий уровень доставки в срок.

ИИ также может служить в качестве “коннектора”, интегрируя данные из множества источников, таких как системы CRM, системы ERP и внешние источники данных, чтобы предоставить всесторонние идеи о поведении клиентов, рыночных тенденциях и конкурентной динамике. Например, он может проанализировать продажи в разных регионах, выявить новые рыночные тенденции и предсказать будущий спрос на продукты или услуги.

Агенты ИИ могут сделать ваших клиентов счастливее.

Одним из самых больших кладезей для компаний являются разговоры с клиентами. Агенты службы поддержки клиентов взаимодействуют с клиентами на всех уровнях, поскольку они обрабатывают отзывы, жалобы и проблемы. Разговоры с клиентами могут даже дать идеи, которые могут помочь в разработке продукции.

Однако большинство компаний едва ли начинают использовать этот потенциал.

Преимущество взаимодействий с клиентами заключается в том, что они основаны на языке. Агенты ИИ, работающие на основе больших языковых моделей, не только могут обрабатывать информацию с большой скоростью и объемом, но и реагировать – то есть обрабатывать заказы, решать запросы, предоставлять персонализированные рекомендации и многое другое.

Агенты ИИ доступны круглосуточно, обеспечивая своевременное и эффективное удовлетворение потребностей клиентов. Это может повысить удовлетворенность клиентов и освободить человеческие ресурсы для более сложных и ценностных задач.

Проблема цепочки поставок.

Не секрет, что цепочки поставок сложны (и хрупки). Инструменты оптимизации цепочки поставок на основе ИИ могут улучшить различные аспекты, такие как управление запасами, логистика и закупки. Например, Oracle Supply Chain Management Cloud использует алгоритмы ИИ для оптимизации уровня запасов и снижения дефицита, минимизируя при этом затраты на хранение и дефицит, анализируя исторические данные о продажах, прогнозы спроса и рыночные тенденции.

Кроме того, платформа логистической оптимизации UPS, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), использует алгоритмы ИИ для оптимизации маршрутов и графиков доставки. Анализируя данные о объеме пакетов, местах доставки и трафике, ORION рассчитывает наиболее эффективные маршруты для водителей UPS, снижая потребление топлива, износ транспортных средств и время доставки.

IBM Watson Supply Chain – еще один хороший пример, который применяет аналитику на основе ИИ для оптимизации процессов закупок и улучшения производительности поставщиков. Анализируя данные о качестве поставщиков, сроках поставки и тенденциях цен, Watson Supply Chain выявляет возможности для консолидации поставщиков, переговоров о лучших условиях ценообразования и минимизации рисков цепочки поставок.

Автоматизация роботизированных процессов стала одной из наиболее интересных областей для компаний, и 60% руководителей производственных компаний, опрошенных компанией Sikich LLC, назвали ее основной областью интереса, а также машинное обучение для прогнозирования спроса и предсказательную аналитику также получили упоминания.

Этот рост интереса – это то, где платформы электронной коммерции должны быстро действовать, удовлетворять эту потребность и начинать бета-тестирование. Наша интегрированная в ИИ Pipeline увидела, что производители и другие бизнесы B2B требуют упрощенной консолидации данных, снижения затрат на инфраструктуру, которые могут съесть их прибыль. Бизнесы B2B хотели опыт, аналогичный приложению для доставки еды, где они могли легко выбрать соответствующие наборы данных, указать частоту получения и пункт назначения. Это помогает им согласовать данные электронной коммерции с внутренними целями продаж эффективно.

Не останавливайтесь на достигнутом.

Я только что рассказал о некоторых способах, которыми агенты ИИ могут повысить эффективность, поэтому я не буду повторять. Что я скажу, так это: действуйте сейчас. Если вы еще не используете ИИ каким-либо образом, будьте предупреждены, что ваши конкуренты уже используют.

Никогда не было проще и доступнее подключиться к API-моделям и создать свою собственную систему. Если вы не хотите строить, вы можете купить и экспериментировать, пока не получите выгоду. Просто не ждите слишком долго.