Искусственный интеллект (ИИ) стал модным словом в мире бизнеса, обещая эффективность, улучшение процесса принятия решений и повышение прибыльности. В сфере B2B-коммерции искусственный интеллект предлагает широкий спектр преимуществ, включая использование интеллектуальных чат-ботов, персонализированные рекомендации по продуктам, оптимизированное управление запасами и повышение качества обслуживания клиентов. Однако внедрение ИИ в дистрибуцию товаров повседневного спроса сопряжено с рисками, которые справедливо беспокоят многих дистрибьюторов. В этом сообщении блога мы исследуем потенциальные проблемы и подчеркиваем важные соображения для дистрибьюторов FMCG, когда они внедряют ИИ.
Частота неудач проектов ИИ
Несмотря на все волнения и внимание, которые получает ИИ, важно смотреть правде в глаза о неудачах проектов. Согласно многочисленным исследованиям, процент неудач проектов ИИ может варьироваться от 50% до 85%. Дистрибьюторы FMCG, хорошо знакомые с этой статистикой, по понятным причинам задаются вопросом, возможно ли и выгодно ли полагаться на искусственный интеллект при принятии важных бизнес-решений.
Утрата автономии в принятии решений для дистрибьюторов FMCG
Одной из основных проблем дистрибьюторов FMCG является потеря контроля над процессами принятия решений. Поскольку алгоритмы искусственного интеллекта анализируют огромные объемы данных и дают рекомендации, дистрибьюторы могут почувствовать, что они отказываются от контроля над критически важными аспектами бизнеса, например, какие продукты продвигать, как описывать продукты или на какие рынки ориентироваться. Полагаясь исключительно на рекомендации ИИ, они рискуют потерять индивидуальный подход и интуицию рынка, которые сделали их успешными. Механизм рекомендаций на базе искусственного интеллекта предлагает продвигать определенные продукты на основе анализа данных, но не учитывает внешние факторы или предпочтения клиентов, которые распознает человеческая интуиция. Это может привести к продвижению продуктов, которые не находят отклика у целевой аудитории, что приведет к упущенным возможностям продаж и потенциальному ущербу для бренда.
Влияние на брендинг и дифференциацию продуктов
Дистрибьюторы FMCG вкладывают значительные усилия в создание имиджа своего бренда и дифференцирование своей продукции от конкурентов. Они тщательно подбирают описания продуктов, маркетинговые сообщения и рекламные кампании, чтобы они соответствовали идентичности их бренда. Поручение алгоритмам ИИ задачи описания продуктов и рекомендаций по рекламным акциям вызывает опасения по поводу потери контроля над обменом сообщениями бренда и путаницы клиентов.
Потенциальная чрезмерная зависимость и зависимость дистрибьюторов FMCG
Поскольку дистрибьюторы FMCG все больше полагаются на технологии искусственного интеллекта, существует риск чрезмерной зависимости и потери критического мышления. Полагаясь исключительно на информацию, полученную с помощью ИИ, можно ограничить изучение альтернативных стратегий или творческих решений. Такая чрезмерная уверенность может привести к отсутствию экспериментов и упущенным возможностям для обнаружения новых рыночных тенденций или предпочтений клиентов, которые выходят за рамки алгоритмов ИИ.
Кошмары интеграции данных
Для эффективной работы ИИ требуется прочная основа унифицированных данных, оптимизированных процессов и стандартизированных систем. Простое внедрение ИИ без решения основных проблем не даст желаемых результатов. Разрозненные системы часто имеют разные форматы, структуры и стандарты качества данных, что делает интеграцию данных сложной и трудоемкой задачей. Попытка объединить данные из нескольких каналов продаж может привести к неточной информации и ошибочному принятию решений.
Сценарий: Представитель на местах принимает заказ в одной системе, портал электронной коммерции B2B работает самостоятельно, а отдел внутренних продаж использует отдельную систему. Попытка извлечь значимую информацию или сделать точные прогнозы для этих систем по отдельности является сложной задачей для алгоритмов ИИ, поскольку им не хватает полной картины поведения клиентов, моделей продаж и управления запасами.
Фрагментированный клиентский опыт
Ключевая цель решений для продаж — обеспечить бесперебойное и последовательное обслуживание клиентов в различных точках взаимодействия. Разрозненные решения по продажам могут привести к фрагментированному обслуживанию клиентов, противоречивой информации о продуктах, расхождениям в ценах и разрозненному взаимодействию. Один только искусственный интеллект не сможет устранить эти пробелы без единой платформы, которая консолидирует данные о клиентах, историю заказов и предпочтения.
Сценарий: Покупатель размещает заказ через портал электронной коммерции B2B и ожидает, что товар будет доступен в режиме реального времени. Однако если данные о запасах не синхронизированы между системами, клиент может получить уведомление об отсутствии на складе, несмотря на то, что запасы доступны через внутренний отдел продаж. Этот разрозненный опыт подрывает доверие клиентов и может негативно повлиять на получение дохода.
Операционная неэффективность
Разрозненные решения по продажам не только влияют на качество обслуживания клиентов, но и приводят к снижению операционной эффективности. Отделам продаж может быть сложно ориентироваться в нескольких системах, дублировать усилия и справляться с несогласованностью данных. ИИ может предложить ценную информацию, но если базовые процессы и системы фрагментированы, операционные проблемы останутся.
Сценарий: Внутренний отдел продаж получает заказ через одну систему, а выездной представитель одновременно вводит тот же заказ в другую систему. Эта избыточность может вызвать путаницу, задержки в обработке заказов и потенциальные ошибки. Алгоритмы искусственного интеллекта, не обладающие способностью согласовывать и консолидировать данные, не могут устранить эту операционную неэффективность.
Заключение
Хотя технология искусственного интеллекта предлагает потенциальные преимущества в сфере дистрибуции товаров повседневного спроса, опасения, связанные с потерей контроля, обоснованы, и их не следует воспринимать легкомысленно. Дистрибьюторы FMCG должны тщательно учитывать риски и проблемы, связанные с внедрением ИИ, не затрагивая при этом основные проблемы фрагментированных решений продаж.
Частота неудач проектов ИИ подчеркивает необходимость осторожности и правильного планирования при внедрении ИИ в сфере распространения товаров повседневного спроса. Утрата автономии в принятии решений, потенциальное влияние на брендинг и дифференциацию продуктов, чрезмерная зависимость от искусственного интеллекта, кошмары интеграции данных, фрагментированный клиентский опыт и операционная неэффективность — все это серьезные проблемы, которые дистрибьюторы должны решить.
Вместо того, чтобы слепо внедрять ИИ, дистрибьюторам FMCG следует сосредоточиться на создании единой торговой платформы B2B как предпосылки для успешного внедрения ИИ. При наличии единой платформы, такой как Pepperi B2B Commerce, искусственный интеллект можно эффективно использовать для сканирования всех систем, предоставления точной информации и обеспечения персонализированного обслуживания клиентов.
Источник из peperi.com
Отказ от ответственности: информация, изложенная выше, предоставлена Pepperi.com независимо от Alibaba.com. Alibaba.com не делает никаких заявлений и не дает никаких гарантий относительно качества и надежности продавца и продукции.
