Sztuczna inteligencja w biznesie

Obecnie sztuczna inteligencja (AI) to jeden z najgorętszych tematów w biznesie. Ostatnie 18 miesięcy przyniosło więcej innowacji w dziedzinie AI niż kiedykolwiek wcześniej. AI przestała być jedynie obiektem badań laboratoryjnych, stając się realnym narzędziem biznesowym.

AI w B2B e-commerce

Jedną z branż, która może znacząco zyskać dzięki AI, jest B2B e-commerce. Wprowadzenie nowych technologii może wynieść tę branżę na wyższy poziom z kilku kluczowych powodów.

Kompleksowość transakcji B2B

B2B e-commerce wiąże się z licznymi elementami, takimi jak wielu interesariuszy, skomplikowane konfiguracje produktów oraz niestandardowe umowy cenowe. To często bywa bardzo skomplikowane.

Ogromne ilości danych

Generuje ogromne ilości danych pochodzących z różnych źródeł, takich jak historia transakcji, interakcje z klientami i operacje łańcucha dostaw.

Oczekiwania klientów

Kupujący B2B oczekują spersonalizowanych doświadczeń, podobnie jak w sektorze B2C. Ich oczekiwania stale rosną.

Konkurencja w B2B

Konkurencja staje się coraz bardziej zacięta. Firmy rywalizują o udział w rynku i dążą do wyróżnienia się. Wielu z Twoich konkurentów już korzysta z AI, aby zyskać przewagę.

Złożoność łańcuchów dostaw

Łańcuchy dostaw są złożone, angażują wielu dostawców, dystrybutorów i partnerów logistycznych. Wiele elementów znajduje się poza Twoją kontrolą.

Korzyści z AI w B2B e-commerce

AI jest teraz na wyciągnięcie ręki, a każda firma, która nie zdecyduje się z niej skorzystać, pozostawia pieniądze na stole i ryzykuje utratę klientów.

Optymalizacja transakcji

AI analizuje dane dotyczące interesariuszy, konfiguracji produktów, umów cenowych i innych aspektów transakcji. Pomaga to firmom lepiej zrozumieć potrzeby klientów i dostawców, co ułatwia negocjacje, optymalizację warunków cenowych oraz przyspieszenie finalizacji transakcji. W efekcie firma może zaoszczędzić koszty, poprawić relacje z dostawcami i szybciej wprowadzać produkty na rynek.

Zarządzanie wydatkami

AI może analizować historyczne wzorce wydatków i dane dotyczące wydajności dostawców, co pozwala firmom podejmować świadome decyzje, skracać cykle zamówień i zwiększać przejrzystość oraz zgodność procesów zakupowych.

Analiza danych

AI doskonale radzi sobie z przetwarzaniem i analizą dużych ilości danych, przekształcając je w użyteczne informacje. Może identyfikować wzorce, trendy i korelacje, które są niewidoczne dla ludzkich analityków. Na przykład, może wskazać, które kombinacje produktów są najczęściej kupowane razem, które firmy są najbardziej narażone na utratę klientów lub którzy dostawcy mają najwyższy wskaźnik terminowości dostaw.

Integracja danych

AI działa jako „łącznik”, integrując dane z różnych źródeł, takich jak systemy CRM, ERP i zewnętrzne bazy danych, aby dostarczyć kompleksowe informacje na temat zachowań klientów, trendów rynkowych i dynamiki konkurencji.

Poprawa obsługi klienta

AI analizuje rozmowy z klientami, co może dostarczyć cennych informacji dla rozwoju produktów. Modele językowe AI są w stanie szybko przetwarzać i odpowiadać na zapytania klientów, obsługiwać zamówienia, rozwiązywać problemy i dostarczać spersonalizowane rekomendacje. Dzięki temu potrzeby klientów są zaspokajane szybko i efektywnie, co zwiększa ich zadowolenie, a zasoby ludzkie mogą skupić się na bardziej skomplikowanych zadaniach.

Optymalizacja łańcucha dostaw

AI może znacząco poprawić zarządzanie zapasami, logistykę i procesy zakupowe. Przykładem jest platforma ORION firmy UPS, która optymalizuje trasy dostaw, analizując dane dotyczące objętości przesyłek, lokalizacji dostaw i wzorców ruchu. Z kolei IBM Watson Supply Chain analizuje dane dotyczące jakości dostawców, czasów realizacji zamówień i trendów cenowych, co pozwala na konsolidację dostawców i negocjowanie lepszych warunków cenowych.

Przyszłość B2B e-commerce

Przyszłość B2B e-commerce należy do tych, którzy potrafią szybko adaptować się do zmian technologicznych.