Có lý do tại sao ngày nay bạn nghe thấy mọi người nói về Trí tuệ nhân tạo. Chúng ta đã chứng kiến nhiều đổi mới về Trí tuệ nhân tạo trong 18 tháng qua hơn bao giờ hết. Trí tuệ nhân tạo- AI đã bước ra khỏi phòng thí nghiệm và trở thành động lực kinh doanh khả thi.
Một ngành có tiềm năng chiến thắng lớn chính là Thương mại điện tử B2B. Trên thực tế, Thương mại điện tử B2B có thể sử dụng cú hích công nghệ để đưa ngành này lên một tầm cao mới. Có một vài 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. Nó có thể hoàn toàn khó hiểu.
- Có quá nhiều dữ liệu. Thương mại điện tử B2B tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau như lịch sử giao dịch, tương tác với 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 trong B2C. Điều này không có gì đáng ngạc nhiên và họ sẽ chỉ ngày càng có nhiều yêu cầu hơn.
- Cạnh tranh ngày càng gay gắt. Môi trường cạnh tranh ngày càng đông đúc, với các công ty cạnh tranh để giành thị phần và sự khác biệt. Có, khách hàng của bạn có khả năng đang sử dụng AI để vượt lên dẫn trước.
- Đau đầu về nguồn cung là có thật. Chuỗi cung ứng rất phức tạp, liên quan đến nhiều nhà cung cấp, nhà phân phối và đối tác logistics. Có rất nhiều yếu tố nằm ngoài tầm kiểm soát của bạn.
Không có điều nào ở trên là đáng ngạc nhiên. Nhưng thực tế là AI hiện đã ở trong tầm tay của chúng ta. Bất kỳ tổ chức nào không tận dụng được lợi thế này về cơ bản là đang để tiền trên bàn và có khả năng mất khách hàng.
Hãy cùng điểm qua những điểm mà AI có thể tác động lớn nhất đến tổ chức của bạn.
Điều hướng sự phức tạp của các giao dịch
Như tôi đã đề cập trước đó, các giao dịch thương mại điện tử B2B có thể liên quan đến nhiều bên và các yếu tố khác. AI có thể khai thác tất cả những tín hiệu này để phân tích dữ liệu về các bên liên quan, cấu hình sản phẩm, thỏa thuận giá cả, v.v.
Điều này có thể giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về nhu cầu riêng biệt của từng người mua và nhà cung cấp, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho các cuộc đàm phán suôn sẻ hơn, các điều khoản giá cả được tối ưu hóa và đẩy nhanh việc chốt giao dịch. Kết quả cuối cùng? Tiết kiệm chi phí, cải thiện mối quan hệ với nhà cung cấp và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm và dịch vụ ra thị trường.
Quản lý chi tiêu là một lĩnh vực khác mà AI có thể tác động. Bằng cách phân tích các mô hình chi tiêu trong lịch sử và dữ liệu hiệu suất của nhà cung cấp, các tác nhân AI giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt, giảm thời gian chu trình mua sắm và đạt được sự minh bạch và tuân thủ cao hơn trong quy trình mua sắm của họ.
Càng nhiều dữ liệu, càng nhiều vấn đề.
Mọi công ty đều muốn có thêm dữ liệu nhưng cũng phàn nàn về việc không có khả năng khai thác nó ở quy mô lớn. Trí tuệ nhân tạo vượt trội trong việc xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu lớn, biến nó thành những hiểu biết có thể hành động. Đặc biệt, các mô hình ngôn ngữ lớn rất xuất sắc trong việc phân tích lịch sử giao dịch, tương tác của khách hàng và hoạt động của chuỗi cung ứng để xác định các mô hình, xu hướng và tương quan mà các nhà phân tích con người có thể không nhận ra ngay lập tức. Chẳng hạn, nó có thể xác định những sản phẩm nào thường được mua cùng nhau, những khách hàng nào có nhiều khả năng từ bỏ hoặc những nhà cung cấp nào có tỷ lệ giao hàng đúng hẹn cao nhất.
AI cũng có thể đóng vai trò là ‘chất 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 cái nhìn 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 trong tương lai đối với sản phẩm hoặc dịch vụ.
Các tác nhân AI có thể làm cho khách hàng của bạn hài lòng hơn.
Một trong những mỏ vàng lớn nhất của các công ty là các cuộc trò chuyện với khách hàng. Các nhân viên dịch vụ khách hàng giao tiếp với khách hàng ở tất cả các cấp độ, khi họ xử lý các đánh giá, khiếu nại và vấn đề. Các cuộc trò chuyện với khách hàng thậm chí có thể mang lại những hiểu biết sâu sắc có thể giúp phát triển sản phẩm.
Tuy nhiên, hầu hết các công ty chỉ mới tìm hiểu sơ qua.
Điểm hay của tương tác với khách hàng là chúng dựa trên ngôn ngữ. Các tác nhân AI được hỗ trợ 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 khả năng phản hồi, tức là xử lý đơn hàng, giải quyết các truy vấn, cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa, v.v.
Các tác nhân AI có sẵn 24/7, đảm bảo đáp ứng nhu cầu của khách hàng kịp thời và hiệu quả. Điều này có thể nâng cao sự hài lòng của khách hàng và giải phóng nguồn nhân lực để tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn, gia tăng giá trị.
Bài toán chuỗi cung ứng.
Không có gì bí mật khi chuỗi cung ứng rất phức tạp (và tinh tế). Các công cụ tối ưu hóa chuỗi cung ứng dựa trên Trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện nhiều khía cạnh khác nhau, chẳng hạn như quản lý kho, hậu cần và mua sắm. Ví dụ: Oracle Supply Chain Management Cloud sử dụng các thuật toán AI để tối ưu hóa mức tồn kho và giảm tình trạng hết hàng đồng thời giảm thiểu chi phí lưu kho và hết hàng bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng trong lịch sử, dự báo nhu cầu và xu hướng thị trường.
Ngoài ra, nền tảng tối ưu hóa hậu cần dựa trên Trí tuệ nhân tạo của UPS, ORION (Tối ưu hóa và Điều hướng Tích hợp 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 kiện, địa điểm giao hàng và mô hình giao thông, ORION tính toán các tuyến đường hiệu quả nhất cho người lái xe của UPS, giảm tiêu thụ nhiên liệu, hao mòn xe cộ và thời gian giao hàng.
IBM’s Watson Supply Chain là một ví dụ điển hình khác, áp dụng phân tích dựa trên AI để hợp lý hóa 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 thực hiện và xu hướng giá cả, Watson Supply Chain xác định các cơ hội để củng cố nhà cung cấp, thương lượng các điều khoản giá cả tốt hơn và giảm thiểu rủi ro chuỗi cung ứng.
Tự động hóa quy trình bằng robot đã trở thành một trong những lĩnh vực thú vị nhất đối với các công ty, với 60% giám đốc điều hành sản xuất được Sikich LLC thăm dò ý kiến đã đề cập đến nó là lĩnh vực quan tâm chính của họ, với học máy để dự báo nhu cầu và phân tích dự đoán cũng được đề cập đến.
Sự gia tăng quan tâm này là nơi mà các nền tảng thương mại điện tử cần phải hành động nhanh chóng, đáp ứng nhu cầu này và bắt đầu thử nghiệm beta. Đường ống dữ liệu tích hợp AI của chúng tôi nhận thấy rằng các nhà sản xuất và các doanh nghiệp B2B khác yêu cầu hợp nhất dữ liệu đơn giản hóa, cắt giảm chi phí cơ sở hạ tầng tùy chỉnh, điều này có thể ăn mòn lợi nhuận của họ. Các doanh nghiệp B2B muốn có trải nghiệm tương tự như ứng dụng giao đồ ăn, nơi họ có thể dễ dàng chọn tập dữ liệu có liên quan, chỉ định tần suất truy xuất và đích đến. Điều này giúp họ điều chỉnh dữ liệu thương mại với mục tiêu bán hàng nội bộ một cách hiệu quả.
Đừng ngủ quên trên chiến thắng.
Tôi vừa trình bày một số cách mà các tác nhân AI có thể cải thiện hiệu quả, vì vậy tôi sẽ không lặp lại. Điều tôi muốn nói là: hãy hành động ngay bây giờ. Nếu bạn chưa sử dụng AI theo một cách nào đó, hãy lưu ý rằng đối thủ cạnh tranh của bạn đang sử dụng.
Việc khai thác API mô hình và xây dựng hệ thống của riêng bạn chưa bao giờ dễ dàng và dễ tiếp cận hơn thế. Nếu bạn không muốn xây dựng, bạn có thể mua và thử nghiệm, miễn là bạn gặt hái được lợi ích. Chỉ cần đừng chờ đợi quá lâu.
Nguồn: https://www.unite.ai/ (dịch bởi: Google AI studio)
Tham khảo thêm: