Tác giả: Daniela Jurado, Phó Chủ tịch Điều hành khu vực Bắc Mỹ tại VTEX
ngày 4 tháng 6 năm 2024
Có một lý do tại sao ngày nay AI lại được nhắc đến nhiều như vậy. Chúng ta đã trải nghiệm nhiều đổi mới AI trong 18 tháng qua hơn bao giờ hết. AI đã bước ra khỏi phòng thí nghiệm chỉ sau một đêm và trở thành một động lực kinh doanh khả thi.
Một ngành công nghiệp có thể thắng lớn là thương mại điện tử B2B. 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:
- Các giao dịch B2B có nhiều yếu tố chuyển động. Chúng thường liên quan đến nhiều bên liên quan, cấu hình sản phẩm phức tạp và các thỏa thuận giá tùy chỉnh. Nó có thể rất dễ gây nhầm lẫn.
- 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 chuỗi cung ứng.
- Khách hàng muốn những gì họ muốn. Người mua B2B ngày càng mong đợi trải nghiệm cá nhân hóa tương tự như trong B2C. Điều này không có gì ngạc nhiên, và họ sẽ chỉ ngày càng đòi hỏi nhiều hơn.
- Cạnh tranh ngày càng khốc liệt. Cảnh quan cạnh tranh đang trở nên ngày càng đông đúc, với các công ty tranh giành thị phần và sự khác biệt. Đúng vậy, khách hàng của bạn có thể đã sử dụng AI để tiến lên trước.
- Vấn đề cung ứng 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 điều nào trong số trên là đáng ngạc nhiên. Nhưng thực tế là AI hiện đang trong tầm tay của chúng ta. Bất kỳ tổ chức nào không nhảy vào cuộc chơi này đều coi như đang bỏ tiền trên bàn, và cuối cùng sẽ mất khách hàng.
Hãy cùng xem AI có thể có tác động lớn nhất đến tổ chức của bạn ở đâu.
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 nhau. 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 nhiều yếu tố khác.
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 thuận lợi cho các cuộc đàm phán suôn sẻ hơn, các điều khoản giá cả tối ưu và việc đóng giao dịch nhanh chóng hơn. Kết quả cuối cùng? Tiết kiệm chi phí, cải thiện mối quan hệ với nhà cung cấp và thời gian ra thị trường nhanh hơn cho các sản phẩm và dịch vụ.
Quản lý chi phí là một lĩnh vực khác mà AI có thể có tác động. Bằng cách phân tích các mô hình chi tiêu lịch sử và dữ liệu hiệu suất của nhà cung cấp, các đại lý AI giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định thông minh, giảm thời gian chu kỳ mua sắm và đạt được sự minh bạch và tuân thủ tốt hơn trong quy trình mua sắm của họ.
Dữ liệu nhiều, vấn đề nhiều hơn.
Mỗi công ty đều muốn có nhiều dữ liệu hơn nhưng cũng phàn nàn về khả năng tận dụng dữ liệu đó ở quy mô lớn. AI vượt trội trong việc xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu, biến chúng thành những thông tin có thể hành động được. Đặc biệt, các mô hình ngôn ngữ lớn xuất sắc trong việc phân tích lịch sử giao dịch, tương tác với khách hàng và hoạt động chuỗi cung ứng để xác định các mẫu, xu hướng và mối tương quan có thể không rõ ràng ngay lập tức đối với các nhà phân tích con người. Ví dụ, AI có thể xác định các kết hợp sản phẩm thường được mua cùng nhau, những khách hàng nào có khả năng rời bỏ cao nhất hoặc những nhà cung cấp nào có tỷ lệ giao hàng đúng hạn cao nhất.
AI cũng có thể đóng vai trò như một “kết nối”, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như hệ thống CRM, hệ thống ERP và các nguồn dữ liệu bên ngoài, để cung cấp những hiểu biết toàn diện về hành vi khách hàng, xu hướng thị trường và động lực cạnh tranh. Chẳng hạn, AI 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 cho các sản phẩm hoặc dịch vụ.
Các đại lý AI có thể làm hài lòng khách hàng của bạn hơn.
Một trong những kho báu lớn nhất cho các công ty là các cuộc trò chuyện với khách hàng. Nhân viên dịch vụ khách hàng tương tác với khách hàng ở mọi cấp độ, từ việc xử lý đánh giá, khiếu nại cho đến các vấn đề khác. Các cuộc trò chuyện với khách hàng thậm chí có thể mang lại những hiểu biết giúp phát triển sản phẩm.
Tuy nhiên, hầu hết các công ty chỉ mới khai thác bề mặt.
Vẻ đẹp của các tương tác với khách hàng là chúng dựa trên ngôn ngữ. Các đại lý AI được cung cấp năng lượng 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 các khuyến nghị cá nhân hóa, và nhiều hơn thế nữa.
Các đại lý AI luôn sẵn sàng 24/7, đảm bảo nhu cầu của khách hàng được đáp ứng 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 và có giá trị cao hơn.
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 được điều khiển bởi AI có thể cải thiện nhiều khía cạnh khác nhau, như quản lý hàng tồn kho, logistics 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 thiểu tình trạng hết hàng trong khi giảm thiểu chi phí lưu trữ và tình trạng hết hàng bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, dự báo nhu cầu và xu hướng thị trường.
Thêm vào đó, nền tảng tối ưu hóa logistics sử dụng AI của UPS, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), 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 các lộ trình hiệu quả nhất cho các tài xế UPS, giảm thiểu tiêu thụ nhiên liệu, hao mòn phương tiện và thời gian giao hàng.
Watson Supply Chain của IBM là một ví dụ khác, áp dụng phân tích dựa trên AI để hợp lý hóa các quy trình mua sắm và cải thiện hiệu suất nhà cung cấp. Bằng cách phân tích dữ liệu về chất lượng nhà cung cấp, thời gian dẫn đầu và xu hướng giá cả, 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 bằng 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 khảo sát bởi Sikich LLC 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 đoán cũng nhận được một số đề cập.
Sự gia tăng quan tâm này là nơi các nền tảng thương mại cần phải hành động nhanh chóng, đáp ứng nhu cầu này và bắt đầu thử nghiệm beta. Hệ thống Dòng Dữ liệu Tích hợp AI của chúng tôi đã nhận thấy rằng các nhà sản xuất và các doanh nghiệp B2B khác yêu cầu đơn giản hóa việc hợp nhất dữ liệu, cắt giảm chi phí hạ tầng tùy chỉnh, điều 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 các tập dữ liệu liên quan, chỉ định tần suất truy xuất và điểm đến. Điều này giúp họ điều chỉnh dữ liệu thương mại với các mục tiêu bán hàng nội bộ một cách hiệu quả.
Đừng ngủ quên trên chiến thắng.
Tôi vừa điểm qua một số cách mà các đại lý AI có thể cải thiện hiệu quả, vì vậy tôi sẽ không nhắc lại nữa. Điều tôi muốn nói là: hành động ngay bây giờ. Nếu bạn chưa sử dụng AI theo cách nào đó, hãy cảnh giác rằng các đối thủ cạnh tranh của bạn đang làm điều đó.
Chưa bao giờ dễ dàng và 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 từ nó. Chỉ cần đừng chờ đợi quá lâu.
