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

Det finns en anledning till varför AI är allt man hör talas om idag. 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 kan vinna stort är B2B-e-handel. Faktum är att B2B-e-handel kan använda den teknologiska boosten för att ta branschen till nästa nivå. Det finns flera nyckelorsaker till detta:

• B2B-transaktioner har många rörliga delar. De involverar ofta flera intressenter, komplexa produktkonfigurationer och anpassade prissättningsavtal. Det kan vara rätt förvirrande.
• Det finns för mycket data. B2B-e-handel genererar en oöverstiglig mängd data från olika källor, såsom transaktionshistorik, kundinteraktioner och supply chain-åtgärder.
• Kunder vill ha vad de vill ha. B2B-köpare förväntar sig alltmer personliga upplevelser liknande de i B2C. Inte förvånande, och de kommer bara att bli mer krävande.
• Konkurrensen blir allt hårdare. Den konkurrensutsatta landskapsbilden blir alltmer överfull, med företag som kämpar om marknadsandelar och differentiering. Ja, dina kunder använder troligen redan AI för att komma före.
• Supply chain-ångest är verklig. Supply chains är komplexa och involverar flera leverantörer, distributörer och logistikpartners. Det finns så många element som ligger utanför din kontroll.

Ingenting av ovanstående är förvånande. Men faktum är att AI nu ligger inom räckhåll. Varje organisation som inte hoppar på tåget riskerar att lämna pengar på bordet och förlora kunder i slutändan.

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

Att navigera i transaktionernas komplexitet

Som jag tidigare nämnde kan B2B-e-handelstransaktioner involvera många parter och andra element. AI kan koppla till alla dessa signaler för att analysera data om intressenter, produktkonfigurationer, prissättningsavtal 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 prissättningsvillkor och påskyndade affärsavslut. Det slutliga resultatet? Kostnadsbesparingar, förbättrade leverantörsrelationer och snabbare marknadsintroduktion för produkter och tjänster.

Kostnadsförvaltning är ett annat område där AI kan ha en inverkan. Genom att analysera historiska utgiftsmönster och leverantörsprestationer hjälper AI-agenter företag att fatta informerade beslut, minska inköpscykeltider och uppnå större transparens och regelefterlevnad i sina inköpsprocesser.

Mo’ data, mo’ problems.

Varje företag vill ha mer data, men klagar också över oförmågan att utnyttja den i stor skala. AI excellerar i att bearbeta och analysera stora mängder data, och omvandlar den till handlingsbara insikter. Stora språkmodeller är särskilt bra på att analysera transaktionshistorik, kundinteraktioner och supply chain-åtgärder för att identifiera mönster, trender och korrelationer som 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 den högsta andelen leveranser i tid.

AI kan också fungera som en “kopplingspunkt”, som integrerar data från flera källor, såsom CRM-system, ERP-system och externa datakällor, för att ge omfattande insikter i kundbeteende, marknadstrender och konkurrensdynamik. Till exempel kan den analysera försäljningsprestationer över olika regioner, identifiera framväxande marknadstrender och förutsäga framtida efterfrågan på produkter eller tjänster.

AI-agenter kan göra dina kunder lyckligare.

En av de största guldgruvorna för företag är kundkonversationer. Kundtjänstagenterna interagerar med kunder på alla nivåer, eftersom de hanterar recensioner, klagomål och problem. Kundkonversationer kan till och med ge insikter som kan hjälpa till med produktutveckling.

Men de flesta företag skrapar bara på ytan.

Sjönheten i kundinteraktioner är att de bygger på språk. AI-agenter drivs av stora språkmodeller som inte bara har förmågan att bearbeta information i stor hastighet och volym, utan också att svara – det vill säga 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.

Supply chain-gåtan.

Det är ingen hemlighet att supply chains är intrikata (och ömtåliga). AI-drivna supply chain-optimeringsverktyg kan förbättra olika aspekter, såsom lagerhantering, logistik och inköp. Till exempel använder Oracle Supply Chain Management Cloud AI-algoritmer för att optimera lagerantal och minska lagerbrist medan de minskar kostnaderna för lagerhantering och lagerbrist genom att analysera historiska försäljningsdata, efterfrågeprognoser och marknadstrender.

Dessutom använder 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 den mest effektiva rutten för UPS-förare, vilket minskar bränsleförbrukning, fordonsslitage och leveranstider.

IBM:s Watson Supply Chain är ett annat bra exempel, som tillämpar AI-drivna analyser för att strömlinjeforma inköpsprocesser och förbättra leverantörsprestation. Genom att analysera data om leverantörs kvalitet, ledtider och pristrender identifierar Watson Supply Chain möjligheter att konsolidera leverantörer, förhandla om bättre prissättningsvillkor och mildra supply chain-risken.

Robotic process automation har uppstått som ett av de mest intressanta områdena för företag, med 60% av tillverkningschefer som tillfrågades av Sikich LLC nämnde det som sitt huvudsakliga intresseområde, med maskinlärande för efterfrågeprognos och prediktiv analys som också fick några nämnanden.

Denna ökning av intresse är där handelsplattformar behöver agera snabbt, tillfredsställa detta behov och initiera betatestning. Vår AI-integrerade Data Pipeline såg att tillverkare och andra B2B-företag krävde förenklad datakonsolidering, minskade anpassade infrastrukturkostnader, som kan urholka deras bottenlinje. B2B-företag ville ha en upplevelse liknande en matleveransapp där de kan enkelt välja relevanta datamängder, ange hämtningsfrekvens och destination. Detta hjälper dem att anpassa handelsdata med interna försäljningsmål effektivt.

Sluta inte vila på dina lagrar.

Jag gick just igenom några av de sätt som AI-agenter kan förbättra effektiviteten, så jag skall bespara dig upprepningen. Vad jag vill säga är: agera nu. Om du inte redan använder AI på något sätt, varnas du för att dina konkurrenter gör det.

Det har aldrig varit enklare och mer tillgängligt att koppla till modell-API:er och bygga ditt eget system. Om du inte vill bygga, kan du köpa och experimentera, så länge du skördar fördelarna. Bara vänta inte för länge.