AI-агенти можуть змінити динаміку бізнесу в B2B електронній комерції

Є причина, чому сьогодні всі говорять про штучний інтелект. Ми пережили більше інновацій у сфері штучного інтелекту за останні 18 місяців, ніж будь-коли раніше. Штучний інтелект вийшов з лабораторії і став життєздатним драйвером бізнесу.

Одна з галузей, яка може виграти найбільше, – це B2B електронна комерція. Насправді, B2B електронна комерція могла б використати технологічний імпульс, щоб підняти галузь на новий рівень. Є кілька ключових причин для цього:

• Транзакції B2B мають багато складових частин. Вони часто涉ляють декілька сторін, складні конфігурації продукції та індивідуальні цінові угоди. Це може бути досить запутано.
• Є занадто багато даних. B2B електронна комерція генерує величезну кількість даних з різних джерел, таких як історія транзакцій, взаємодія з клієнтами та операції ланцюга постачання.
• Клієнти хочуть того, чого хочуть. Покупці B2B все частіше очікують персоналізованих досвідів, подібних до тих, які є в B2C. Не дивно, і вони будуть тільки більш вимогливими.
• Конкуренція стає все жорсткішою. Конкурентний ландшафт стає все більш переповненим, компаніями, які змагаються за частку ринку та диференціацію. Так, ваші клієнти, ймовірно, вже використовують штучний інтелект, щоб вийти вперед.
• Проблеми з постачанням є реальними. Ланцюги постачання є складними, включаючи декілька постачальників, дистриб’юторів та логістичних партнерів. Є багато елементів, які знаходяться поза вашим контролем.

Нічого дивного в цьому немає. Але факт полягає в тому, що штучний інтелект тепер знаходиться у наших руках. Будь-яка організація, яка не скористається цією можливістю, фактично залишає гроші на столі та ризикує втратити клієнтів.

Давайте розглянемо, де штучний інтелект може мати найбільший вплив на вашу організацію.

Навігація у складностях транзакцій

Як я вже згадував, транзакції B2B електронної комерції можуть включати багато сторін та інших елементів. Штучний інтелект може використовувати всі ці сигнали, щоб аналізувати дані про учасників, конфігурації продукції, цінові угоди та інше.

Це може допомогти організаціям краще зрозуміти унікальні потреби кожного покупця та кожного постачальника, що у свою чергу полегшує переговори, оптимізує цінові умови та прискорює завершення угод. Остаточний результат? Економія коштів, покращення відносин з постачальниками та швидше виведення продукції та послуг на ринок.

Управління витратами – ще одна область, де штучний інтелект може мати вплив. Аналізуючи історичні закономірності витрат та дані про виконання замовлень постачальниками, агенти штучного інтелекту допомагають підприємствам приймати обґрунтовані рішення, зменшувати цикл часу закупівель та досягати більшої прозорості та відповідності вимогам законодавства у процесах закупівель.

Більше даних – більше проблем.

Кожна компанія хоче більше даних, але також скаржиться на неможливість їх обробки у великих обсягах. Штучний інтелект добре справляється з обробкою та аналізом великих обсягів даних, перетворюючи їх на дієві знання. Моделі великих мовних мереж особливо добре підходять для аналізу історії транзакцій, взаємодії з клієнтами та операцій ланцюга постачання для визначення закономірностей, тенденцій та кореляцій, які можуть не бути одразу очевидними для людських аналітиків. Наприклад, вони можуть визначити, які комбінації продукції часто купуються разом, які клієнти найбільш ймовірно відмовляться від послуг, або які постачальники мають найвищий рівень доставки вчасно.

Штучний інтелект також може служити “конектором”, інтегруючи дані з різних джерел, таких як системи управління відносинами з клієнтами, системи планування підприємства та зовнішні джерела даних, щоб надати комплексні знання про поведінку клієнтів, ринкові тенденції та конкурентну динаміку. Наприклад, він може аналізувати результати продажів у різних регіонах, визначати нові ринкові тенденції та прогнозувати майбутній попит на товари чи послуги.

Агенти штучного інтелекту можуть зробити ваших клієнтів щасливішими.

Одна з найбільших золотих копалин для компаній – це розмови з клієнтами. Агенти служби підтримки клієнтів взаємодіють з клієнтами на всіх рівнях, оскільки вони обробляють відгуки, скарги та питання. Розмови з клієнтами можуть навіть надати знання, які можуть допомогти у розробці продукції.

Але більшість компаній лише поверхнево торкаються цієї теми.

Краса взаємодії з клієнтами полягає в тому, що вона заснована на мові. Агенти штучного інтелекту працюють на основі великих мовних моделей, які не тільки можуть обробляти інформацію з великою швидкістю та обсягом, але також можуть відповідати – тобто обробляти замовлення, вирішувати питання, надавати персоналізовані рекомендації та інше.

Агенти штучного інтелекту доступні 24/7, забезпечуючи тим самим швидке та ефективне задоволення потреб клієнтів. Це може підвищити рівень задоволеності клієнтів та звільнити людські ресурси для більш складних та цінних завдань.

Проблема ланцюга постачання.

Не секрет, що ланцюги постачання є складними (і делікатними). Інструменти оптимізації ланцюга постачання на основі штучного інтелекту можуть покращити різні аспекти, такі як управління запасами, логістика та закупівлі. Наприклад, система управління ланцюгом постачання Oracle використовує алгоритми штучного інтелекту для оптимізації рівня запасів та зниження рівня відсутності продукції, а також мінімізації витрат на зберігання та доставку.

Крім того, платформа логістичної оптимізації UPS, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), використовує алгоритми штучного інтелекту для оптимізації маршрутів доставки та графіку. Аналізуючи дані про обсяг пакетів, місця доставки та трафік, ORION обчислює найефективніші маршрути для водіїв UPS, знижуючи споживання палива, зношування транспортних засобів та час доставки.

IBM Watson Supply Chain – ще один хороший приклад, який застосовує аналітику на основі штучного інтелекту для оптимізації процесів закупівель та покращення результатів постачальників. Аналізуючи дані про якість постачальників, терміни поставки та цінові тенденції, Watson Supply Chain визначає можливості для консолідації постачальників, переговорів про кращі цінові умови та мінімізації ризиків ланцюга постачання.

Автоматизація роботизованих процесів стала однією з найцікавіших галузей для компаній, з 60% керівників виробництва, опитаних компанією Sikich LLC, які згадали її як свою основну галузь інтересу, а також машинне навчання для прогнозування попиту та передбачувальної аналітики також отримали деякі згадки.

Цей інтерес є тим місцем, де платформи електронної комерції повинні швидко реагувати, задовольняти цю потребу та розпочинати бета-тестування. Наша інтегрована система даних на основі штучного інтелекту виявила, що виробники та інші підприємства B2B потребують спрощеної консолідації даних, скорочення витрат на індивідуальну інфраструктуру, які можуть з’їдати їхній прибуток. Бізнеси B2B хотіли досвід, подібний до додатка для замовлення їжі, де вони можуть легко вибрати відповідні набори даних, вказати частоту отримання та місце призначення. Це допомагає їм відповідати даних електронної комерції до внутрішніх цілей продажів ефективно.

Не заспокоюйтесь на лаврах.

Я тільки що пройшов деякі зі способів, якими агенти штучного інтелекту можуть покращити ефективність, тому я не буду повторювати це. Що я хочу сказати: діяйте зараз. Якщо ви ще не використовуєте штучний інтелект якимось чином, будьте попереджені, що ваші конкуренти вже це роблять.

Ніколи ще не було так легко та доступно використовувати API-моделі та створювати свою власну систему. Якщо ви не хочете створювати, ви можете купити та експериментувати,只要 ви отримуєте вигоду. Просто не чекайте занадто довго.