Kunsmatige intelligensie (KI) het 'n modewoord in die sakewêreld geword, wat doeltreffendheid, verbeterde besluitneming en verhoogde winsgewendheid belowe. Op die gebied van B2B-handel bied KI 'n wye verskeidenheid voordele, insluitend die gebruik van intelligente chatbots, persoonlike produkaanbevelings, geoptimaliseerde voorraadbestuur en verrykte klante-ervarings. Die aanvaarding van KI in FMCG-verspreiding hou egter risiko's in waaroor baie verspreiders met reg bekommerd is. In hierdie blogpos ondersoek ons die potensiële uitdagings en beklemtoon ons belangrike oorwegings vir FMCG-verspreiders terwyl hulle KI omhels.
KI-projek mislukkingskoerse
Ten spyte van al die opwinding en aandag wat KI kry, is dit belangrik om die waarheid oor projekmislukkings in die oë te kyk. Volgens verskeie studies kan die mislukkingskoerse van KI-projekte wissel van 50% tot 85%. FMCG-verspreiders, goed bewus van hierdie statistieke, bevraagteken verstaanbaar of dit haalbaar en voordelig is om op KI staat te maak vir belangrike sakebesluite.
Verlies aan outonomie in besluitneming vir FMCG-verspreiders
Een van die primêre bekommernisse van FMCG-verspreiders is die verlies aan beheer oor besluitnemingsprosesse. Terwyl KI-algoritmes groot hoeveelhede data ontleed en aanbevelings maak, kan verspreiders voel dat hulle beheer oor kritieke besigheidsaspekte prysgee, soos watter produkte om te bevorder, hoe om produkte te beskryf, of watter markte om te teiken. Deur slegs op KI-aanbevelings staat te maak, loop hulle die risiko om die persoonlike aanraking en markintuïsie te verloor wat hulle suksesvol gemaak het. ’n KI-aangedrewe aanbevelingsenjin stel voor dat sekere produkte op grond van data-analise bevorder word, maar versuim om eksterne faktore of klantevoorkeure wat menslike intuïsie sal erken, in ag te neem. Dit kan lei tot die bevordering van produkte wat nie aanklank vind by die teikengehoor nie, wat lei tot gemiste verkoopsgeleenthede en potensiële handelsmerkskade.
Impak op handelsmerk en produkdifferensiasie
FMCG-verspreiders doen aansienlike moeite om hul handelsmerkbeeld te skep en hul produkte van mededingers te onderskei. Hulle stel produkbeskrywings, bemarkingsboodskappe en promosieveldtogte noukeurig saam om by hul handelsmerkidentiteit te pas. Om KI-algoritmes toe te vertrou met die taak om produkte te beskryf en promosies aan te beveel, wek kommer oor die verlies van beheer oor handelsmerkboodskappe en lei tot verwarring by kliënte.
Potensiële oorafhanklikheid en afhanklikheid vir FMCG-verspreiders
Namate FMCG-verspreiders toenemend op KI-tegnologie afhanklik raak, is daar 'n risiko van oorafhanklikheid en 'n verlies aan kritiese denke. Om slegs op KI-gegenereerde insigte te vertrou, kan die verkenning van alternatiewe strategieë of kreatiewe oplossings beperk. Hierdie oorvertroue kan lei tot 'n gebrek aan eksperimentering en gemiste geleenthede om nuwe markneigings of klantevoorkeure te ontdek wat buite die grense van KI-algoritmes val.
Data-integrasie nagmerries
KI vereis 'n sterk basis van verenigde data, vaartbelynde prosesse en gestandaardiseerde stelsels om effektief te werk. Om KI bloot te implementeer sonder om die onderliggende probleme aan te spreek, sal nie die gewenste resultate lewer nie. Disparate stelsels het dikwels verskillende dataformate, strukture en kwaliteitstandaarde, wat data-integrasie 'n komplekse en tydrowende taak maak. Om data van verskeie verkoopskanale te integreer, kan lei tot onakkurate insigte en gebrekkige besluitneming.
Scenario: 'n Veldverteenwoordiger neem 'n bestelling deur een stelsel te gebruik, terwyl die B2B-e-handelsportaal onafhanklik funksioneer, en die binneverkoopspan 'n aparte stelsel gebruik. Om te probeer om betekenisvolle insigte te onttrek of akkurate voorspellings oor hierdie stelsels individueel te maak, is uitdagend vir KI-algoritmes, aangesien dit nie 'n volledige prentjie van kliëntgedrag, verkoopspatrone en voorraadbestuur het nie.
Gefragmenteerde klante-ervaring
'n Sleuteldoelwit van verkoopsoplossings is om 'n naatlose en konsekwente klantervaring oor verskeie raakpunte te bied. Verskillende verkoopsoplossings kan gefragmenteerde klantervarings tot gevolg hê, met inkonsekwente produkinligting, prysverskille en onsamehangende interaksies. KI alleen kan nie hierdie gapings oorbrug sonder 'n verenigde platform wat kliëntedata, bestelgeskiedenis en voorkeure konsolideer nie.
Scenario: 'n Koper plaas 'n bestelling deur die B2B e-handelsportaal en verwag intydse voorraadsigbaarheid. As die voorraaddata egter nie oor stelsels gesinchroniseer word nie, kan die kliënt 'n kennisgewing van uitvoorraad ontvang alhoewel voorraad beskikbaar is deur die binneverkoopspan. Hierdie onsamehangende ervaring erodeer kliënte se vertroue en kan inkomste generering negatief beïnvloed.
Operasionele ondoeltreffendheid
Verskillende verkoopsoplossings het nie net 'n impak op die kliënt se ervaring nie, maar skep ook operasionele ondoeltreffendheid. Verkoopspanne kan sukkel om verskeie stelsels te navigeer, pogings te dupliseer en data-onkonsekwenthede te hanteer. KI bied dalk insigte, maar as die onderliggende prosesse en stelsels gefragmenteer is, bly die operasionele uitdagings.
Scenario: Die binneverkoopspan ontvang 'n bestelling deur een stelsel, terwyl die veldverteenwoordiger gelyktydig dieselfde bestelling in 'n ander stelsel invoer. Hierdie oortolligheid kan verwarring, vertragings in bestellingverwerking en moontlike foute veroorsaak. KI-algoritmes, sonder die vermoë om data te versoen en te konsolideer, kan nie hierdie operasionele ondoeltreffendheid verlig nie.
Gevolgtrekking
Alhoewel KI-tegnologie potensiële voordele in FMCG-verspreiding bied, is die bekommernisse rondom verlies van beheer geldig en moet nie ligtelik opgeneem word nie. FMCG-verspreiders moet die risiko's en uitdagings wat verband hou met die aanvaarding van KI noukeurig oorweeg sonder om die onderliggende kwessies van gefragmenteerde verkoopsoplossings aan te spreek.
KI-projekmislukkingskoerse beklemtoon die behoefte aan versigtigheid en behoorlike beplanning wanneer KI in die FMCG-verspreidingsruimte geïmplementeer word. Die verlies aan outonomie in besluitneming, potensiële impak op handelsmerk en produkdifferensiasie, oormatige afhanklikheid van en afhanklikheid van KI, data-integrasie-nagmerries, gefragmenteerde kliëntervarings en bedryfsondoeltreffendheid is almal geldige bekommernisse wat verspreiders moet aanspreek.
Eerder as om KI blindelings aan te neem, moet FMCG-verspreiders fokus op die bou van 'n verenigde B2B-handelsplatform as 'n voorvereiste vir suksesvolle KI-aanneming. Met 'n verenigde platform in plek, soos Pepperi B2B Commerce, kan KI effektief aangewend word om alle stelsels te skandeer, akkurate insigte te verskaf en persoonlike ervarings vir kliënte moontlik te maak.
Bron van pepperi.com
Vrywaring: Die inligting hierbo uiteengesit word verskaf deur pepperi.com onafhanklik van Cooig.com. Cooig.com maak geen voorstelling en waarborge oor die kwaliteit en betroubaarheid van die verkoper en produkte nie.
