ผู้นำทางความคิด
เอเจนต์ AI สามารถเปลี่ยนแปลงพลวัตทางธุรกิจใน B2B ecommerce
มีเหตุผลที่ว่าทำไม AI จึงเป็นที่พูดถึงอย่างมากในขณะนี้ เราได้เห็นนวัตกรรม AI มากกว่าที่เคยใน 18 เดือนที่ผ่านมา AI ได้ออกจากห้องปฏิบัติการและกลายเป็นตัวขับเคลื่อนธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ
อุตสาหกรรมหนึ่งที่จะได้รับประโยชน์อย่างมากคือ B2B eCommerce ในความเป็นจริง B2B eCommerce สามารถใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อกระตุ้นอุตสาหกรรมให้ไปสู่ระดับต่อไป มีเหตุผลหลักๆ ดังนี้
- การทำธุรกรรม B2B มีหลายส่วน มักจะเกี่ยวข้องกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายคน การกำหนดราคาผลิตภัณฑ์ที่ซับซ้อน และข้อตกลงราคาแบบกำหนดเอง ซึ่งอาจทำให้เข้าใจยาก
- มีข้อมูลมากเกินไป B2B eCommerce สร้างข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งต่างๆ เช่น ประวัติการทำธุรกรรม การโต้ตอบกับลูกค้า และการดำเนินงานของห่วงโซ่อุปทาน
- ลูกค้าต้องการสิ่งที่ต้องการ ลูกค้า B2B คาดหวังประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวเหมือนกับ B2C ไม่น่าประหลาดใจ และพวกเขาจะต้องการมากขึ้นเรื่อยๆ
- การแข่งขันรุนแรงขึ้นทุกวัน พื้นที่การแข่งขันกำลัง变得แออัดมากขึ้น โดยมีบริษัทต่างๆ ต่อสู้เพื่อแบ่งปันตลาดและความแตกต่าง ใช่ ลูกค้าของคุณอาจใช้ AI เพื่อสร้างความได้เปรียบแล้ว
- ปัญหาในการจัดหาสินค้าเป็นเรื่องจริง ห่วงโซ่อุปทานมีความซับซ้อน โดยมีผู้จัดหาสินค้า ผู้จัดจำหน่าย และผู้ร่วมให้ข้อมูลลอจิสติกส์ มีหลายปัจจัยที่อยู่นอกการควบคุมของคุณ
ไม่มีอะไรที่น่าประหลาดใจ แต่ความจริงก็คือ AI อยู่ที่ปลายนิ้วของคุณแล้ว 任何องค์กรที่ไม่เข้าร่วมการเปลี่ยนแปลงนี้จะสูญเสียโอกาสและลูกค้าในที่สุด
มาดูกันว่า AI สามารถมีผลกระทบต่อองค์กรของคุณได้อย่างไร
การนำทางความซับซ้อนของธุรกรรม
nhưที่ฉันกล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การทำธุรกรรม B2B eCommerce สามารถเกี่ยวข้องกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายคนและปัจจัยอื่นๆ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย การกำหนดราคาผลิตภัณฑ์ และข้อตกลงราคาแบบกำหนดเอง
สิ่งนี้สามารถช่วยให้องค์กรเข้าใจความต้องการที่เป็นส่วนตัวของลูกค้าและผู้จัดหาสินค้าแต่ละราย ซึ่งจะช่วยให้การเจรจาเป็นไปอย่างราบรื่น ข้อตกลงราคาแบบกำหนดเอง และการปิดการทำธุรกรรมที่เร็วขึ้น ผลลัพธ์สุดท้าย? การประหยัดต้นทุน ความสัมพันธ์ที่ดีกับผู้จัดหาสินค้า และเวลาในการเข้าสู่ตลาดที่เร็วขึ้นสำหรับสินค้าและบริการ
การบริหารค่าใช้จ่ายเป็นอีกพื้นที่หนึ่งที่ AI สามารถมีผลกระทบได้ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการซื้อขายในอดีตและประสิทธิภาพของผู้จัดหาสินค้า AI ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจอย่างมีข้อมูล ลดเวลาในการจัดหาสินค้า และบรรลุความโปร่งใสและความสอดคล้องในการจัดหาสินค้า
ข้อมูลมากขึ้น ปัญหาเพิ่มขึ้น
ทุกบริษัทต้องการข้อมูลมากขึ้น แต่ก็พูดถึงความไม่สามารถที่จะควบคุมข้อมูลในระดับที่มาก AI มีความสามารถในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก และเปลี่ยนเป็นข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ได้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ มีความสามารถในการวิเคราะห์ประวัติการทำธุรกรรม การโต้ตอบกับลูกค้า และการดำเนินงานของห่วงโซ่อุปทาน เพื่อระบุรูปแบบ ทิศทาง และความสัมพันธ์ที่อาจไม่เห็นได้ชัดเจนสำหรับนักวิเคราะห์คน
AI ยังสามารถทำหน้าที่เป็น ‘ตัวเชื่อม’ โดยรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ระบบ CRM ระบบ ERP และแหล่งข้อมูลภายนอก เพื่อให้ข้อมูลที่ครอบคลุมเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ทิศทางตลาด และการแข่งขัน ตัวอย่างเช่น สามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพการขายในภูมิภาคต่างๆ ระบุทิศทางตลาดที่เกิดขึ้นใหม่ และคาดการณ์อุปสงค์ในอนาคตสำหรับสินค้าหรือบริการ
เอเจนต์ AI สามารถทำให้ลูกค้าของคุณมีความสุข
หนึ่งในเหมืองทองคำที่ใหญ่ที่สุดสำหรับบริษัทคือการคุยกับลูกค้า ตัวแทนบริการลูกค้าโต้ตอบกับลูกค้าที่ mọi ระดับ เนื่องจากพวกเขาตอบรับคำวิจารณ์ ข้อร้องเรียน และปัญหา การโต้ตอบกับลูกค้ายังสามารถให้ข้อมูลที่สามารถช่วยในการพัฒนาผลิตภัณฑ์
อย่างไรก็ตาม บริษัทส่วนใหญ่เพียงแต่ขีดข่วนพื้นผิว
ความงดงามของการโต้ตอบกับลูกค้าคือมันอยู่บนภาษา เอเจนต์ AI ได้รับการขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ไม่เพียงแต่สามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและมาก แต่ยังสามารถตอบกลับได้ – เช่น จัดการคำสั่งซื้อ แก้ไขปัญหา ให้คำแนะนำส่วนบุคคล และอื่นๆ
เอเจนต์ AI มีอยู่ตลอด 24 ชั่วโมง เพื่อให้แน่ใจว่าความต้องการของลูกค้าได้รับการตอบสนองอย่างรวดเร็วและ効 quả สิ่งนี้สามารถเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าและปล่อยให้ทรัพยากรมนุษย์มุ่งเน้นไปที่งานที่ซับซ้อนและเพิ่มมูลค่า
ปัญหาในการจัดหาสินค้า
ไม่มีใครลับหลังที่ห่วงโซ่อุปทานมีความซับซ้อน (และอ่อนไหว) เครื่องมือการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถปรับปรุงหลายด้าน เช่น การจัดการสินค้าคงคลัง การจัดส่งสินค้า และการซื้อขาย ตัวอย่างเช่น Oracle Supply Chain Management Cloud ใช้อัลกอริทึม AI เพื่อปรับระดับสินค้าคงคลังและลดการขาดสินค้า ในขณะเดียวกันก็ลดต้นทุนการเก็บสินค้าและขาดสินค้าโดยการวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีต การคาดการณ์อุปสงค์ และทิศทางตลาด
นอกจากนี้ ยังมีแพลตฟอร์มการเพิ่มประสิทธิภาพลอจิสติกส์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ UPS ซึ่งเรียกว่า ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) ซึ่งใช้อัลกอริทึม AI เพื่อปรับเส้นทางและตารางการขนส่ง โดยการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณสินค้า ที่อยู่จัดส่ง และรูปแบบการจราจร ORION คำนวณเส้นทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับคนขับรถของ UPS ซึ่งลดการบริโภคน้ำมัน การสึกหรอของยานพาหนะ และเวลาการจัดส่ง
IBM’s Watson Supply Chain เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งที่ใช้การวิเคราะห์ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อปรับปรุงกระบวนการซื้อขายและปรับปรุงประสิทธิภาพของผู้จัดหาสินค้า โดยการวิเคราะห์ข้อมูลคุณภาพของผู้จัดหาสินค้า เวลารอนการขนส่ง และทิศทางราคา Watson Supply Chain ระบุโอกาสในการรวมผู้จัดหาสินค้า ต่อรองราคา และลดความเสี่ยงในการจัดหาสินค้า
การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการด้วยหุ่นยนต์ ได้กลายเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่น่าสนใจที่สุดสำหรับบริษัท โดยมี 60% ของผู้บริหารการผลิต ที่สำรวจโดย Sikich LLC ระบุว่าเป็นพื้นที่หลักที่พวกเขาสนใจ โดยมีการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการคาดการณ์อุปสงค์ และ การวิเคราะห์แนวโน้ม ได้รับการกล่าวถึงด้วย
การเพิ่มขึ้นของความสนใจในพื้นที่นี้ทำให้แพลตฟอร์มการค้าจำเป็นต้องดำเนินการอย่างรวดเร็ว ตอบสนองความต้องการ และเริ่มการทดสอบเบต้า ระบบ Data Pipeline ที่รวม AI ของเราพบว่าผู้ผลิตและธุรกิจ B2B ต้องการการรวมข้อมูลที่ง่ายขึ้น ลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานที่กำหนดเอง ซึ่งสามารถกินเข้าไปในผลกำไรของพวกเขา พวกเขาต้องการประสบการณ์ที่คล้ายกับแอปสั่งอาหารที่พวกเขาสามารถเลือกชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ระบุความถี่ในการรับข้อมูล และจุดหมายปลายทางได้อย่างง่ายดาย ซึ่งช่วยให้พวกเขาสอดคล้องกับข้อมูลการค้าภายในเป้าหมายการขายของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อย่าพักผ่อนบนเกียรติยศของคุณ
ฉันเพิ่งผ่านพื้นที่ที่ AI สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้ ดังนั้นฉันจะไม่ซ้ำซ้อนอีกต่อไป สิ่งที่ฉันจะพูดคือ: ดำเนินการตอนนี้ หากคุณยังไม่ได้ใช้ AI ในบางรูปแบบ คุณควรทราบว่าคู่แข่งของคุณกำลังทำอยู่แล้ว
ไม่เคยเป็นเรื่องง่ายและเข้าถึงได้มากขึ้นที่จะใช้ API ของโมเดลและสร้างระบบของคุณเอง หากคุณไม่ต้องการสร้าง คุณสามารถซื้อและทดลองได้ ตราบเท่าที่คุณได้รับประโยชน์ เพียงแค่不要รอเกินไป
