Các đại lý AI có thể thay đổi động lực kinh doanh trong thương mại điện tử B2B

Có lý do tại sao ngày nay AI là tất cả những gì bạn nghe. Chúng tôi đã trải qua nhiều đổi mới AI hơn trong 18 tháng qua so với trước đây. AI đã rời khỏi phòng thí nghiệm qua đêm và trở thành một yếu tố thúc đẩy kinh doanh khả thi.

Một ngành công nghiệp có thể giành chiến thắng lớn là thương mại điện tử B2B. Trên thực tế, thương mại điện tử B2B có thể sử dụng sự thúc đẩy công nghệ để đưa ngành công nghiệp lên cấp độ tiếp theo. Có một số lý do chính cho điều này:

• Giao dịch B2B có nhiều bộ phận chuyển động. Chúng thường liên quan đến nhiều bên liên quan, cấu hình sản phẩm phức tạp và thỏa thuận giá tùy chỉnh. Điều này có thể gây nhầm lẫn.
• Có quá nhiều dữ liệu. Thương mại điện tử B2B tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ từ các nguồn khác nhau như lịch sử giao dịch, tương tác khách hàng và hoạt động chuỗi cung ứng.
• Khách hàng muốn những gì họ muốn. Người mua B2B ngày càng mong đợi trải nghiệm được cá nhân hóa tương tự như trong B2C. Không có gì ngạc nhiên, và họ sẽ chỉ trở nên khó tính hơn.
• Cạnh tranh trở nên gay gắt hơn mỗi ngày. Cảnh quan cạnh tranh đang trở nên đông đúc hơn, với các công ty cạnh tranh để giành thị phần và khác biệt. Vâng, khách hàng của bạn có thể đang sử dụng AI để đi trước rồi.
• Đầu痛 về cung ứng là có thực. Chuỗi cung ứng là phức tạp, liên quan đến nhiều nhà cung cấp, nhà phân phối và đối tác hậu cần. Có nhiều yếu tố nằm ngoài tầm kiểm soát của bạn.

Không có gì ngạc nhiên trong số trên. Nhưng thực tế là AI hiện đang trong tầm tay chúng ta. Bất kỳ tổ chức nào không tham gia vào xu hướng này cơ bản là để lại tiền trên bàn và có nguy cơ mất khách hàng.

Hãy cùng khám phá nơi AI có thể có tác động lớn nhất đến tổ chức của bạn.

Định hướng sự phức tạp của giao dịch

Như tôi đã đề cập trước đó, giao dịch thương mại điện tử B2B có thể liên quan đến nhiều bên và các yếu tố khác. AI có thể tận dụng tất cả các tín hiệu này để phân tích dữ liệu về các bên liên quan, cấu hình sản phẩm, thỏa thuận giá và hơn thế nữa.

Điều này có thể giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về nhu cầu độc đáo của từng người mua và nhà cung cấp, từ đó促 tiến các cuộc đàm phán suôn sẻ hơn, các điều khoản giá tối ưu và việc kết thúc giao dịch nhanh chóng. Kết quả cuối cùng? Tiết kiệm chi phí, cải thiện mối quan hệ với nhà cung cấp và thời gian đưa sản phẩm và dịch vụ ra thị trường nhanh hơn.

Quản lý chi phí là một lĩnh vực khác mà AI có thể có tác động. Bằng cách phân tích các mẫu chi tiêu lịch sử và dữ liệu hiệu suất nhà cung cấp, các đại lý AI giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt, giảm thời gian chu kỳ mua sắm và đạt được sự minh bạch và tuân thủ cao hơn trong các quy trình mua sắm.

Mo’ dữ liệu, mo’ vấn đề.

Mỗi công ty đều muốn có thêm dữ liệu nhưng cũng than thở về việc không thể khai thác nó ở quy mô lớn. AI excels tại việc xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu, biến nó thành thông tin hành động. Các mô hình ngôn ngữ lớn đặc biệt giỏi trong việc phân tích lịch sử giao dịch, tương tác khách hàng và hoạt động chuỗi cung ứng để xác định các mẫu, xu hướng và mối tương quan mà có thể không rõ ràng ngay lập tức với các nhà phân tích con người. Ví dụ, nó có thể xác định các bộ sản phẩm thường được mua cùng nhau, khách hàng nào có khả năng cao nhất sẽ rời đi, hoặc nhà cung cấp nào có tỷ lệ giao hàng đúng hạn cao nhất.

AI cũng có thể đóng vai trò là ‘kết nối’, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như hệ thống CRM, hệ thống ERP và nguồn dữ liệu bên ngoài, để cung cấp thông tin toàn diện về hành vi khách hàng, xu hướng thị trường và động lực cạnh tranh. Ví dụ, nó có thể phân tích hiệu suất bán hàng trên các khu vực khác nhau, xác định các xu hướng thị trường mới nổi và dự đoán nhu cầu tương lai về sản phẩm hoặc dịch vụ.

Các đại lý AI có thể làm cho khách hàng của bạn hài lòng hơn.

Một trong những mỏ vàng lớn nhất cho các công ty là cuộc trò chuyện với khách hàng. Các đại lý dịch vụ khách hàng giao tiếp với khách hàng trên tất cả các cấp độ, vì họ xử lý các đánh giá, khiếu nại và vấn đề. Cuộc trò chuyện với khách hàng thậm chí có thể cung cấp thông tin có thể giúp với việc phát triển sản phẩm.

Tuy nhiên, hầu hết các công ty chỉ mới chạm vào bề mặt.

Sự đẹp đẽ của tương tác khách hàng là chúng dựa trên ngôn ngữ. Các đại lý AI được trang bị bởi các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ có khả năng xử lý thông tin với tốc độ và khối lượng lớn, mà còn có thể phản hồi – tức là, xử lý đơn đặt hàng, giải quyết các truy vấn, cung cấp khuyến nghị được cá nhân hóa và hơn thế nữa.

Các đại lý AI có sẵn 24/7, đảm bảo nhu cầu của khách hàng được đáp ứng kịp thời và hiệu quả. Điều này có thể tăng cường sự hài lòng của khách hàng và giải phóng nguồn lực con người để tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp và có giá trị hơn.

Đầu痛 về chuỗi cung ứng.

Không có gì bí mật rằng chuỗi cung ứng là phức tạp (và tinh tế). Các công cụ tối ưu hóa chuỗi cung ứng được thúc đẩy bởi AI có thể cải thiện các khía cạnh như quản lý hàng tồn kho, hậu cần và mua sắm. Ví dụ, Oracle Supply Chain Management Cloud sử dụng các thuật toán AI để tối ưu hóa mức hàng tồn kho và giảm thiểu tình trạng hết hàng trong khi giảm thiểu chi phí và tình trạng hết hàng bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử bán hàng, dự báo nhu cầu và xu hướng thị trường.

Ngoài ra, nền tảng tối ưu hóa hậu cần được thúc đẩy bởi AI của UPS, ORION (Tích hợp Tối ưu hóa và Điều hướng trên Đường), tận dụng các thuật toán AI để tối ưu hóa tuyến đường và lịch trình giao hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu về khối lượng gói hàng, địa điểm giao hàng và mẫu giao thông, ORION tính toán tuyến đường hiệu quả nhất cho các tài xế của UPS, giảm tiêu thụ nhiên liệu, hao mòn phương tiện và thời gian giao hàng.

IBM’s Watson Supply Chain là một ví dụ khác, áp dụng phân tích được thúc đẩy bởi AI để tối ưu hóa các quy trình mua sắm và cải thiện hiệu suất của nhà cung cấp. Bằng cách phân tích dữ liệu về chất lượng nhà cung cấp, thời gian dẫn đầu và xu hướng giá, Watson Supply Chain xác định các cơ hội để hợp nhất nhà cung cấp, đàm phán các điều khoản giá tốt hơn và giảm thiểu rủi ro chuỗi cung ứng.

Tự động hóa quy trình robot đã trở thành một trong những lĩnh vực thú vị nhất cho các công ty, với 60% các giám đốc điều hành sản xuất được Sikich LLC khảo sát đề cập đến nó như là lĩnh vực quan tâm chính của họ, với học máy cho dự báo nhu cầu và phân tích dự báo cũng được đề cập.

Sự quan tâm này đang tăng lên là nơi các nền tảng thương mại cần phải hành động nhanh, đáp ứng nhu cầu này và khởi động thử nghiệm beta. Đường ống dữ liệu tích hợp AI của chúng tôi cho thấy rằng các nhà sản xuất và các doanh nghiệp B2B khác cần phải hợp nhất dữ liệu một cách đơn giản, cắt giảm chi phí cơ sở hạ tầng tùy chỉnh, điều này có thể ăn vào lợi nhuận của họ. Các doanh nghiệp B2B muốn có trải nghiệm tương tự như ứng dụng giao hàng thực phẩm, nơi họ có thể dễ dàng chọn các tập dữ liệu liên quan, chỉ định tần suất thu hồi và đích đến. Điều này giúp họ căn chỉnh dữ liệu thương mại với các mục tiêu bán hàng nội bộ một cách hiệu quả.

Đừng tự mãn.

Tôi vừa đi qua một số cách mà các đại lý AI có thể cải thiện hiệu quả, vì vậy tôi sẽ tiết kiệm sự lặp lại. Điều tôi sẽ nói là: hành động ngay. Nếu bạn không đang sử dụng AI theo một cách nào đó, hãy cảnh báo rằng các đối thủ cạnh tranh của bạn đang làm như vậy.

Không bao giờ dễ dàng và dễ tiếp cận hơn để tận dụng các API mô hình và xây dựng hệ thống của riêng bạn. Nếu bạn không muốn xây dựng, bạn có thể mua và thử nghiệm, miễn là bạn gặt hái được lợi ích. Chỉ đừng chờ đợi quá lâu.