Sztuczna inteligencja (AI) stała się modnym słowem w świecie biznesu, obiecując wydajność, lepsze podejmowanie decyzji i zwiększoną rentowność. W obszarze handlu B2B AI oferuje szeroki wachlarz zalet, w tym wykorzystanie inteligentnych chatbotów, spersonalizowanych rekomendacji produktów, zoptymalizowanego zarządzania zapasami i wzbogaconych doświadczeń klientów. Jednak przyjęcie AI w dystrybucji FMCG wiąże się z ryzykiem, którego wielu dystrybutorów słusznie się obawia. W tym wpisie na blogu badamy potencjalne wyzwania i podkreślamy ważne kwestie dla dystrybutorów FMCG, którzy przyjmują AI.
Wskaźniki niepowodzeń projektów AI
Pomimo całego entuzjazmu i uwagi, jaką AI otrzymuje, ważne jest, aby zmierzyć się z prawdą o porażkach projektów. Według wielu badań wskaźniki niepowodzeń projektów AI mogą wynosić od 50% do 85%. Dystrybutorzy dóbr codziennego użytku, dobrze znający te statystyki, zrozumiałe kwestionują wykonalność i opłacalność polegania na AI w kluczowych decyzjach biznesowych.
Utrata autonomii w podejmowaniu decyzji przez dystrybutorów FMCG
Jednym z głównych zmartwień dystrybutorów FMCG jest utrata kontroli nad procesami decyzyjnymi. Ponieważ algorytmy AI analizują ogromne ilości danych i formułują rekomendacje, dystrybutorzy mogą czuć, że tracą kontrolę nad krytycznymi aspektami biznesowymi, takimi jak to, które produkty promować, jak opisywać produkty lub na jakie rynki kierować ofertę. Polegając wyłącznie na rekomendacjach AI, ryzykują utratą spersonalizowanego podejścia i intuicji rynkowej, które zapewniły im sukces. Silnik rekomendacji oparty na AI sugeruje promowanie określonych produktów na podstawie analizy danych, ale nie bierze pod uwagę czynników zewnętrznych ani preferencji klientów, które rozpoznałaby ludzka intuicja. Może to skutkować promowaniem produktów, które nie znajdują oddźwięku u grupy docelowej, co prowadzi do utraconych szans sprzedaży i potencjalnych szkód dla marki.
Wpływ na markę i zróżnicowanie produktu
Dystrybutorzy FMCG wkładają wiele wysiłku w tworzenie wizerunku swojej marki i odróżnianie swoich produktów od konkurencji. Starannie dobierają opisy produktów, komunikaty marketingowe i kampanie promocyjne, aby były zgodne z tożsamością marki. Powierzenie algorytmom AI zadania opisywania produktów i rekomendowania promocji budzi obawy o utratę kontroli nad przekazem marki i prowadzi do dezorientacji klientów.
Potencjalne nadmierne poleganie i zależność dystrybutorów dóbr szybko zbywalnych
W miarę jak dystrybutorzy dóbr szybko zbywalnych stają się coraz bardziej zależni od technologii AI, istnieje ryzyko nadmiernej zależności i utraty krytycznego myślenia. Poleganie wyłącznie na spostrzeżeniach generowanych przez AI może ograniczyć eksplorację alternatywnych strategii lub kreatywnych rozwiązań. To nadmierne poleganie może prowadzić do braku eksperymentów i utraconych okazji do odkrywania nowych trendów rynkowych lub preferencji klientów, które wykraczają poza granice algorytmów AI.
Koszmary związane z integracją danych
AI wymaga solidnego fundamentu w postaci ujednoliconych danych, usprawnionych procesów i standaryzowanych systemów, aby działać skutecznie. Samo wdrożenie AI bez zajęcia się podstawowymi problemami nie przyniesie pożądanych rezultatów. Rozbieżne systemy często mają różne formaty danych, struktury i standardy jakości, co sprawia, że integracja danych jest złożonym i czasochłonnym zadaniem. Próba zintegrowania danych z wielu kanałów sprzedaży może prowadzić do niedokładnych spostrzeżeń i błędnego podejmowania decyzji.
Scenariusz: Przedstawiciel terenowy przyjmuje zamówienie za pomocą jednego systemu, podczas gdy portal e-commerce B2B działa niezależnie, a zespół sprzedaży wewnętrznej używa osobnego systemu. Próba wyodrębnienia znaczących spostrzeżeń lub dokonania dokładnych prognoz w tych systemach indywidualnie jest wyzwaniem dla algorytmów AI, ponieważ brakuje im pełnego obrazu zachowań klientów, wzorców sprzedaży i zarządzania zapasami.
Fragmentaryczne doświadczenie klienta
Kluczowym celem rozwiązań sprzedażowych jest zapewnienie płynnego i spójnego doświadczenia klienta w różnych punktach styku. Rozbieżne rozwiązania sprzedażowe mogą skutkować fragmentarycznymi doświadczeniami klienta, z niespójnymi informacjami o produktach, rozbieżnościami cenowymi i rozłączonymi interakcjami. Sama sztuczna inteligencja nie jest w stanie zniwelować tych luk bez ujednoliconej platformy, która konsoliduje dane klientów, historię zamówień i preferencje.
Scenariusz: Kupujący składa zamówienie za pośrednictwem portalu e-commerce B2B i oczekuje widoczności stanu zapasów w czasie rzeczywistym. Jednak jeśli dane dotyczące zapasów nie są zsynchronizowane w różnych systemach, klient może otrzymać powiadomienie o braku towaru, mimo że zapasy są dostępne za pośrednictwem wewnętrznego zespołu sprzedaży. To rozproszone doświadczenie podważa zaufanie klientów i może negatywnie wpłynąć na generowanie przychodów.
Nieefektywności operacyjne
Rozbieżne rozwiązania sprzedażowe nie tylko wpływają na doświadczenia klientów, ale także powodują nieefektywność operacyjną. Zespoły sprzedaży mogą mieć trudności z nawigacją w wielu systemach, powielaniem wysiłków i radzeniem sobie z niespójnościami danych. Sztuczna inteligencja może oferować wgląd, ale jeśli podstawowe procesy i systemy są rozdrobnione, wyzwania operacyjne pozostają.
Scenariusz: Zespół sprzedaży wewnętrznej otrzymuje zamówienie za pośrednictwem jednego systemu, podczas gdy przedstawiciel terenowy jednocześnie wprowadza to samo zamówienie w innym systemie. Ta redundancja może powodować zamieszanie, opóźnienia w przetwarzaniu zamówień i potencjalne błędy. Algorytmy AI, bez możliwości uzgadniania i konsolidowania danych, nie mogą złagodzić tych operacyjnych nieefektywności.
Podsumowanie
Chociaż technologia AI oferuje potencjalne korzyści w dystrybucji FMCG, obawy dotyczące utraty kontroli są uzasadnione i nie należy ich lekceważyć. Dystrybutorzy FMCG muszą dokładnie rozważyć ryzyko i wyzwania związane z przyjęciem AI bez zajmowania się podstawowymi problemami rozdrobnionych rozwiązań sprzedażowych.
Wskaźniki niepowodzeń projektów AI podkreślają potrzebę ostrożności i odpowiedniego planowania podczas wdrażania AI w przestrzeni dystrybucji FMCG. Utrata autonomii w podejmowaniu decyzji, potencjalny wpływ na markę i różnicowanie produktów, nadmierne poleganie i zależność od AI, koszmary integracji danych, fragmentaryczne doświadczenia klientów i nieefektywność operacyjna to wszystko uzasadnione obawy, z którymi muszą zmierzyć się dystrybutorzy.
Zamiast ślepo przyjmować AI, dystrybutorzy FMCG powinni skupić się na budowaniu ujednoliconej platformy handlu B2B jako warunku wstępnego pomyślnej adopcji AI. Dzięki ujednoliconej platformie, takiej jak Pepperi B2B Commerce, AI może być skutecznie wykorzystywana do skanowania wszystkich systemów, dostarczania dokładnych spostrzeżeń i umożliwiania spersonalizowanych doświadczeń klientom.
Źródło z pieprzy.com
Zastrzeżenie: Informacje podane powyżej są dostarczane przez pepperi.com niezależnie od Cooig.com. Cooig.com nie składa żadnych oświadczeń ani gwarancji co do jakości i niezawodności sprzedawcy i produktów.
