Использование ИИ как возможности для стратегической трансформации бизнеса

Сегодняшний мир динамичен, сложен и конкурентоспособен. Разрушительные последствия пандемии для глобальных рынков и отношений между покупателями и продавцами вынудили многие компании отказаться от традиционных методов продаж и перейти к менталитету, ориентированному на цифровые технологии, где электронная коммерция может сыграть ключевую роль. Однако из-за сложных процессов и часто большого количества продуктов и клиентов ведущие B2B-организации быстро поняли, что им нужен более разумный подход для навигации в изменчивой среде и достижения желаемых бизнес-результатов. Это еще более важно сейчас, когда взаимодействие лицом к лицу крайне ограничено, а цепочки поставок полностью нарушены.

Поскольку современные покупатели переключают свои покупки на электронную торговлю и цифровые каналы самообслуживания, гибкость бизнеса, персонализация предложений и точность ценообразования занимают первостепенное место в стратегических и оперативных усилиях по сохранению рыночных позиций и избежанию рисков потери клиентов конкурентами. В этом блоге мы сосредоточимся на том, почему ИИ стал ключевым фактором эффективности для компаний, которые хотят успешно адаптироваться к быстро меняющемуся миру, и как он может эффективно прогнозировать ожидания покупателей по каждому каналу продаж, включая электронную коммерцию.

Искусственный интеллект позволяет организациям не только автоматизировать ручные процессы и устранять несогласованные методы, но и преобразовывать свой “океан данных” в ценную информацию. Часто эти идеи “невидимы” для человеческого глаза, но с помощью машинного обучения (ML) методы, бизнес-лидеры могут быстро реагировать на волатильность рынка и оставаться конкурентоспособными. Используя науку о данных для построения моделей с описательными, прогностическими и предписывающими алгоритмами, компании могут анализировать и извлекать необходимый уровень информации в форме удобной визуализации, чтобы предпринять соответствующие действия в отношении нее в настоящем или будущем.

Как только бизнес создал научную модель для конкретного процесса, а решения, действия и обратная связь команды полностью автоматизированы с помощью цифровых технологий, эта модель продолжает расширяться новыми даннымии корректироваться в режиме реального времени, чтобы лучше отражать новую реальность бизнеса и рынка. Это в основном цикл обучения, в котором ИИ постоянно улучшает свою производительность для назначенного рабочего процесса, направляя бизнес к успеху. По словам доктора Майкла Ву, “использование бизнес-ИИ будет иметь решающее значение для успеха электронной коммерции сейчас, потому что пандемия значительно подорвала спрос и снизила маржу во многих отраслях”. Потому что, ускоряя рабочие процессы цифровых продаж, автоматизируя обновление информации о продуктах и повышая актуальность рынка и прозрачность цен, организации повышают свои шансы привлечь больше покупателей в цифровые каналы.

Вовлечение клиентов, конверсия и удержание в цифровых каналах теперь полностью зависят от того, может ли бизнес обеспечить бесперебойную и последовательную покупку. Это новое поле битвы для современных продавцов. И будет ли это “без трений”, определяется гибкостью компании и возможностями персонализации, основанными на данных,-все это является прямым результатом мощи искусственного интеллекта. Давайте рассмотрим несколько примеров того, как инструменты искусственного интеллекта могут способствовать улучшению качества покупок в B2C и B2B.

Рынки разные, как и покупатели, поэтому “один размер не подходит всем”. Чтобы эффективно обслуживать цифровые точки соприкосновения, с которыми взаимодействуют потребители, розничным торговцам B2C требуется соответствующая информация для покупателей о предпочтениях в отношении продуктов и услуг, покупательских привычках, ценах и т.д. В режиме реального времени, Которая затем учитывается в опыте, которым пользуются покупатели. Единая цифровая платформа на базе искусственного интеллекта позволяет продавцам разумно управлять своими интернет-магазинами в разных странах, на разных устройствах и даже для нескольких брендов. Это позволяет любому типу розничных торговцев быстро и индивидуально удовлетворять уникальные потребности своих покупателей, независимо от того, где они находятся и как они делают покупки, и в конечном итоге превращать их в постоянных и постоянных покупателей без дополнительных усилий или затрат.

С другой стороны, чтобы ориентироваться в сложности B2B и получать лучший в своем классе опыт покупок в многоканальной среде, предприятия в сфере производства и дистрибуции используют передовые порталы для клиентов с самообслуживанием, которые предоставляют своим подкованным покупателям удобную навигацию и индивидуальные каталоги продуктов, прозрачные динамические цены и идеи перекрестных продаж, персонализированные с учетом их меняющихся потребностей, а также упрощенные рабочие процессы заказа, которые ускоряют даже самые сложные потребности в закупках.

Недавно Джастин Сильвер, доктор философии, специалист-стратег по ИИ в ПРОФИ, обсуждал в своей статье как компании могут использовать ИИ в нескольких ключевых аспектах ценообразования. Во-первых, чтобы раскрыть мощь своих бизнес-данных и получить конкурентное преимущество на рынке. А во-вторых, более оперативно реагировать на изменения рынка, поскольку стоимость товаров постоянно растет, и тем самым смягчать последствия потенциальных инфляционных рисков. Согласно его анализу, чтобы быть успешными B2B-организациями, необходимо забыть о методах реактивного ценообразования и вместо этого полагаться на автоматизированные процессы ценообразования, основанные на искусственном интеллекте, в сочетании со способностью точно прогнозировать спрос. Эти две возможности весьма важны для процессов управления ценообразованием и оптимизации, что в конечном итоге позволяет предприятиям и их командам по ценообразованию выдерживать любые надвигающиеся экономические штормы и опережать быстро меняющиеся условия.

Как ИИ является ключом к созданию, управлению и развертыванию эффективных стратегий ценообразования:

-Персонализация, которая следует за меняющимися потребностями покупателей: AI предоставляет динамичные ценовые рекомендации командам продаж, которые уравновешивают максимальную ценность для бизнеса с готовностью клиентов платить, тем самым повышая ставки выигрыша и вовлеченность покупателей и сокращая ненужные переговоры.

-Согласование ценообразования и бизнес-стратегии: Благодаря мощи продвинутого ИИ вы можете учитывать не только готовность платить каждого клиента, но и сосредоточиться на возможностях ценообразования с наибольшей вероятностью и согласовать результаты ценообразования с предпочтительной бизнес-стратегией, максимизируя маржу или доход по используемым каналам.

-Ценообразование, рассчитанное на рост цифровых каналов продаж: ИИ позволяет использовать модель ценообразования электронной коммерции, учитывающую эластичность спроса и эластичность цен в рамках клиентских сегментов, сезонные изменения и меняющиеся конкурентные ситуации. Интеллектуальные технологии гарантируют, что B2B-организации смогут повысить уровень внедрения и продаж на базе искусственного интеллекта через свои каналы электронной коммерции и самообслуживания с точными, дифференцированными, соответствующими рынку ценами.

-Адаптивная наука следующего поколения, которая следует за меняющимися внешними и внутренними условиями: включив цикл обучения с обратной связью, вы можете быть уверены, что ИИ каждый раз в режиме реального времени выдает правильные оптимальные цены для каждого канала. Учитывая уникальные характеристики каждого клиента, которого вы приобретаете, и позволяя вам дифференцировать свой подход к продажам там, где это важно, ИИ дает вашему бизнесу возможность обрабатывать любые уникальные случаи, которые возникнут у вас в будущем.

Итак, как только ваш бизнес внедрит искусственный интеллект, что будет дальше? По словам доктора Сильвера, ключевая проблема, с которой сталкиваются компании при внедрении технологии искусственного интеллекта, заключается в том, как сохранить ее внедрение в долгосрочной перспективе. Для успешного внедрения ИИ время и соответствие интеллектуальным рекомендациям системы являются двумя существенными факторами. Лучший способ для компаний оценить свой прогресс и улучшения-полагаться на ключевые показатели эффективности (KPI), которые отслеживают преимущества этих рекомендаций по ценообразованию и продажам для бизнеса с течением времени. Результаты помогут основным командам завоевать доверие к ИИ и продолжать применять идеи, которые система предлагает им в будущем.

И не забудьте рассмотреть эти 3 важных этических вопроса при оценке того, на какие технологии искусственного интеллекта можно положиться:

1. Обеспечивает ли платформа прозрачность использования данных?

2. Несет ли поставщик ответственность за результаты действий системы искусственного интеллекта?

3. Избегают ли модели ИИ системы каких-либо непреднамеренных предубеждений в отношении человеческих качеств?

Материал подготовлен  Adobe