AI-agenter kan ändra affärsdynamiken i B2B-e-handel

Det finns en anledning till att idag AI är allt du hör om. Vi har upplevt mer AI-innovation under de senaste 18 månaderna än någonsin tidigare. AI har lämnat labbet över natten och förvandlats till en livskraftig affärsdrivare.

En bransch som kommer att vinna stort är B2B e -handel. Faktum är att B2B e-handel kan använda det tekniska uppsvinget för att ta branschen till nästa nivå. Det finns några viktiga skäl till detta:

• B2B-transaktioner har många rörliga delar. De involverar ofta flera intressenter, komplexa produktkonfigurationer och anpassade prisavtal. Det kan vara direkt förvirrande.
• Det finns alldeles för mycket data. B2B e-handel genererar en oöverstiglig mängd data från olika källor såsom transaktionshistorik, kundinteraktioner och leveranskedjans verksamhet.
• Kunderna vill ha det de vill ha. B2B-köpare förväntar sig i allt högre grad personliga upplevelser som liknar dem i B2C. Inte förvånande, och de kommer bara att bli mer krävande.
• Konkurrensen blir hårdare för varje dag. Det konkurrensutsatta landskapet blir allt mer trångt, med företag som tävlar om marknadsandelar och differentiering. Ja, dina kunder använder sannolikt AI för att komma framåt redan.
• Försörjningshuvudvärk är verklig. Försörjningskedjor är komplexa och involverar flera leverantörer, distributörer och logistikpartners. Det finns så många element som ligger utanför din kontroll.

Inget av ovanstående är förvånande. Men faktum är att AI nu är till hands. Varje organisation som inte lyckas hoppa på tåget lämnar i princip pengar på bordet och är redo att så småningom förlora kunder.

Låt oss gå igenom var AI kan ha störst inverkan på din organisation.

Navigera i krångligheterna med transaktioner

Som jag tidigare nämnt kan B2B e-handelstransaktioner involvera många parter och andra element. AI kan utnyttja alla dessa signaler för att analysera data om intressenter, produktkonfigurationer, prisavtal och mer.

Detta kan hjälpa organisationer att få en bättre förståelse för varje köpares och varje leverantörs unika behov, vilket i sin tur underlättar smidigare förhandlingar, optimerade prisvillkor och snabbare avslutande av affärer. Det ultimata resultatet? Kostnadsbesparingar, förbättrade leverantörsrelationer och snabbare tid till marknaden för produkter och tjänster.

Kostnadshantering är ett annat område där AI kan påverka. Genom att analysera historiska utgiftsmönster och leverantörsprestandadata hjälper AI-agenter företag att fatta välgrundade beslut, minska upphandlingscykeltiderna, och uppnå större transparens och efterlevnad i sina upphandlingsprocesser.

Mo' data, mo' problem.

Varje företag vill ha mer data men klagar också över oförmågan att utnyttja den i stor skala. AI utmärker sig på att bearbeta och analysera stora datamängder och förvandla det till handlingsbara insikter. Stora språkmodeller i synnerhet är utmärkta på att analysera transaktionshistorik, kundinteraktioner och försörjningskedjans operationer för att identifiera mönster, trender och samband som kanske inte är omedelbart uppenbara för mänskliga analytiker. Till exempel kan den identifiera vilka produktkombinationer som ofta köps tillsammans, vilka kunder som är mest benägna att avbryta eller vilka leverantörer som har de högsta leveranserna i tid.

AI kan också fungera som en "anslutare", som integrerar data från flera källor som t.ex CRM-system, ERP-system och externa datakällor, för att ge omfattande insikter om kundernas beteende, marknadstrender och konkurrensdynamik. Till exempel kan den analysera försäljningsresultat över olika regioner, identifiera framväxande marknadstrender och förutsäga framtida efterfrågan på produkter eller tjänster.

AI-agenter kan göra dina kunder nöjdare.

En av de största guldgruvorna för företag är kundsamtal. Kundtjänstmedarbetare har kontakt med kunder på alla nivåer när de ställer in recensioner, klagomål och problem. Kundsamtal kan till och med ge insikter som kan hjälpa till med produktutvecklingen.

Ändå skrapar de flesta företag knappt på ytan.

Det fina med kundinteraktioner är att de är baserade på språk. AI-agenter drivs av stora språkmodeller som inte bara har förmågan att bearbeta information med höga hastigheter och volymer, utan också att svara – dvs hantera beställningar, lösa frågor, ge personliga rekommendationer och mer.

AI-agenter är tillgängliga dygnet runt, vilket säkerställer att kundernas behov tillgodoses snabbt och effektivt. Detta kan öka kundnöjdheten och frigöra mänskliga resurser för att fokusera på mer komplexa, värdeskapande uppgifter.

Försörjningskedjans gåta.

Det är ingen hemlighet att leveranskedjor är invecklade (och känsliga). AI-drivna verktyg för optimering av försörjningskedjan kan förbättra olika aspekter, såsom lagerhantering, logistik och inköp. Till exempel använder Oracle Supply Chain Management Cloud AI-algoritmer för att optimera lagernivåer och minska lagerutbud samtidigt som transportkostnader och lagerlager minimeras genom att analysera historiska försäljningsdata, efterfrågeprognoser och marknadstrender.

Dessutom utnyttjar UPS:s AI-drivna logistikoptimeringsplattform, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), AI-algoritmer för att optimera leveransrutter och scheman. Genom att analysera data om paketvolym, leveransplatser och trafikmönster, beräknar ORION de mest effektiva rutterna för UPS-förare, vilket minskar bränsleförbrukningen, fordonsslitage och leveranstider.

IBMs Watson Supply Chain är ett annat bra exempel, som tillämpar AI-driven analys för att effektivisera inköpsprocesser och förbättra leverantörsprestanda. Genom att analysera data om leverantörskvalitet, ledtider och pristrender identifierar Watson Supply Chain möjligheter att konsolidera leverantörer, förhandla fram bättre prisvillkor och minska riskerna i leveranskedjan.

Robot processautomation har stigit som ett av de mest intressanta områdena för företag, med 60 % av tillverkande chefer tillfrågade av Sikich LLC och nämnde det som deras huvudsakliga intresseområde, med maskininlärning för efterfrågeprognoser och prediktiv analys får också några omnämnanden.

Det här ökade intresset är där handelsplattformar behövs för att agera snabbt, uppfylla detta behov och initiera beta-testning. Vår AI-integrerade datapipeline såg att tillverkare och andra B2B-företag krävde förenklad datakonsolidering, vilket minskade anpassade infrastrukturkostnader, vilket kan tära på deras resultat. B2B-företag ville ha en upplevelse som liknar en matleveransapp där de enkelt kan välja relevanta datauppsättningar, ange hämtningsfrekvens och destination. Detta hjälper dem att effektivt anpassa handelsdata till interna försäljningsmål.

Vila inte på lagrarna.

Jag gick precis igenom några av sätten på vilka AI-agenter kan förbättra effektiviteten, så jag ska bespara dig upprepningen. Vad jag kommer att säga är: agera nu. Om du inte redan använder AI på något sätt, varnas för att dina konkurrenter är det.

Det har aldrig varit enklare och mer tillgängligt att utnyttja modell-API:er och bygga ditt eget system. Om du inte vill bygga kan du köpa och experimentera, så länge du skördar frukterna. Vänta bara inte för länge.