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

Có một lý do tại sao ngày nay AI là tất cả những gì bạn nghe thấy. Chúng tôi đã trải qua nhiều đổi mới về AI trong 18 tháng qua hơn bao giờ hết. 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 cả 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 của khách hàng và hoạt động của chuỗi cung ứng.
• Khách hàng muốn những gì họ muốn. Người mua B2B ngày càng mong đợi những trải nghiệm được cá nhân hóa tương tự như những trải nghiệm trong B2C. Điều này không có gì ngạc nhiên, và họ sẽ chỉ trở nên đòi hỏi 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 hóa. Vâng, khách hàng của bạn có thể đang sử dụng AI để đi trước rồi.
• Đau đầu 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 rất nhiều yếu tố nằm ngoài tầm kiểm soát của bạn.

Không có gì ngạc nhiên trong những điều 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 xem xét những nơi AI có thể có tác động lớn nhất đến tổ chức của bạn.

Định hướng trong các giao dịch phức tạp

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 cả 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 từng nhà cung cấp, từ đó tạo điều kiện cho các cuộc đàm phán suôn sẻ hơn, các điều khoản giá cả được tối ưu hóa và việc đóng giao dịch được đẩy nhanh. 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 nơi AI có thể có tác động. Bằng cách phân tích các mẫu chi tiêu lịch sử và dữ liệu hiệu suất của nhà cung cấp, các đại lý AI giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt, giảm thời gian chu kỳ mua hàng và đạt được sự minh bạch và tuân thủ cao hơn trong quy trình mua hàng của họ.

Mo’ dữ liệu, mo’ vấn đề.

Mỗi công ty đều muốn có nhiều dữ liệu hơn, nhưng cũng than thở về việc không thể khai thác nó ở quy mô lớn. AI excels tại việc xử lý và phân tích các lượng dữ liệu lớn, biến nó thành những thông tin có thể hành động. Các mô hình ngôn ngữ lớn đặc biệt giỏi trong việc phân tích lịch sử giao dịch, tương tác của khách hàng và hoạt động của chuỗi cung ứng để xác định các mẫu, xu hướng và mối tương quan mà có thể không rõ ràng ngay với các nhà phân tích con người. Ví dụ, nó có thể xác định những kết hợp sản phẩm thường được mua cùng nhau, những khách hàng nào có khả năng cao nhất sẽ rời bỏ, hoặc những 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 của 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 hạnh phúc 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 ở 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 chi tiết có thể giúp với sự phát triển sản phẩm.

Vậy mà, hầu hết các công ty hầu như không chạm vào bề mặt.

Điểm đẹp của tương tác với khách hàng là chúng dựa trên ngôn ngữ. Các đại lý AI được trang bị 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 mang lại giá trị cao hơn.

Vấn đề của chuỗi cung ứng.

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

Ngoài ra, nền tảng tối ưu hóa hậu cần được hỗ trợ 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 lộ trình 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 lộ trình 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 hỗ trợ bởi AI để tối ưu hóa quy trình mua hàng và cải thiện hiệu suất của nhà cung cấp. Bằng cách phân tích dữ liệu về chất lượng của nhà cung cấp, thời gian dẫn đầu và xu hướng giá, Watson Supply Chain xác định các cơ hội để hợp nhất các 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 nổi lên như 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, cùng với học máy cho dự báo nhu cầu và phân tích dự báo cũng được đề cập.

Sự quan tâm này là nơi các nền tảng thương mại cần phải hành động nhanh, đáp ứng nhu cầu này và bắt đầu thử nghiệm beta. Đường ống dữ liệu tích hợp AI của chúng tôi thấy rằng các nhà sản xuất và các doanh nghiệp B2B khác cần sự hợp nhất dữ liệu được đơn giản hóa, 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 lấy và đích đến. Điều này giúp họ căn chỉnh dữ liệu thương mại với 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 không lặp lại. Điều tôi sẽ nói là: hãy hành động ngay. Nếu bạn chưa sử dụng AI theo bất kỳ cách nào, hãy cảnh báo rằng các đối thủ cạnh tranh của bạn đang làm như vậy.

Nó chưa 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 thu được lợi ích. Chỉ đừng chờ đợi quá lâu.