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[AI 에이전트는 B2B 전자상거래의 비즈니스 역학을 바꾼다] AI는 거래의 복잡성을 탐색하여 비용 절감, 공급업체 관계 개선, 제품 및 서비스 출시 기간을 단축한다. 또한, 대량의 데이터를 처리하고 분석하여 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 데 탁월하다. AI 에이전트는 24시간 내내 이용 가능하므로 고객의 요구 사항을 신속하고 효율적으로 충족할 수 있다.

https://www.unite.ai/ai-agents-can-change-the-business-dynamics-in-b2b-ecommerce/

JM Kim | 기사입력 2024/06/06 [00:00]

[AI 에이전트는 B2B 전자상거래의 비즈니스 역학을 바꾼다] AI는 거래의 복잡성을 탐색하여 비용 절감, 공급업체 관계 개선, 제품 및 서비스 출시 기간을 단축한다. 또한, 대량의 데이터를 처리하고 분석하여 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 데 탁월하다. AI 에이전트는 24시간 내내 이용 가능하므로 고객의 요구 사항을 신속하고 효율적으로 충족할 수 있다.

https://www.unite.ai/ai-agents-can-change-the-business-dynamics-in-b2b-ecommerce/

JM Kim | 입력 : 2024/06/06 [00:00]

 

AI 에이전트는 B2B 전자상거래의 비즈니스 역학을 바꾼다.

 

오늘날 AI가 여러분이 듣는 전부인 이유가 있다. 우리는 지난 18개월 동안 그 어느 때보다 더 많은 AI 혁신을 경험했다. AI는 하룻밤 사이에 연구실을 벗어나 실행 가능한 비즈니스 동인으로 변했다.

큰 성공을 거둘 수 있는 산업 중 하나는 B2B 전자상거래이다. 실제로 B2B 전자상거래는 기술 향상을 통해 업계를 한 단계 더 발전시킬 수 있다. 여기에는 몇 가지 주요 이유가 있다:

B2B 거래에는 움직이는 부분이 많다. 여기에는 여러 이해관계자, 복잡한 제품 구성, 맞춤형 가격 계약이 포함되는 경우가 많다. 정말 혼란스러울 수 있다.

데이터가 너무 많다. B2B 전자상거래는 거래 내역, 고객 상호 작용, 공급망 운영 등 다양한 소스에서 극복할 수 없는 양의 데이터를 생성한다.

고객은 자신이 원하는 것을 원한다. B2B 구매자는 B2C와 유사한 개인화된 경험을 점점 더 기대하고 있다. 놀라운 일은 아니며, 그들은 점점 더 까다로워질 것이다.

경쟁은 날이 갈수록 치열해지고 있다. 기업들이 시장 점유율과 차별화를 위해 경쟁하면서 경쟁 환경이 점점 더 복잡해지고 있다. 그렇다. 고객은 앞서 나가기 위해 이미 AI를 사용하고 있을 가능성이 높다.

공급 문제는 현실이다. 공급망은 여러 공급업체, 유통업체, 물류 파트너가 참여하는 복잡하다. 통제할 수 없는 요소가 너무 많다.

위의 어느 것도 놀라운 일이 아니다. 그러나 문제의 사실은 이제 AI가 우리 손끝에 있다는 것이다. 시류에 편승하지 못하는 조직은 본질적으로 돈을 테이블 위에 남겨두고 결국 고객을 잃을 준비가 되어 있다.

AI가 조직에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 부분을 살펴보겠다:

 

거래의 복잡성 탐색

앞서 언급했듯이 B2B 전자상거래에는 많은 당사자와 기타 요소가 포함될 수 있다. AI는 이러한 모든 신호를 활용하여 이해관계자, 제품 구성, 가격 계약 등에 대한 데이터를 분석할 수 있다.

이를 통해 조직은 각 구매자와 각 공급업체의 고유한 요구 사항을 더 잘 이해할 수 있으며, 결과적으로 보다 원활한 협상, 최적화된 가격 조건 및 신속한 거래 종료가 가능해진다. 궁극적인 결과는? 비용 절감, 공급업체 관계 개선, 제품 및 서비스 출시 기간 단축이다.

비용 관리는 AI가 영향을 미칠 수 있는 또 다른 영역이다. AI 에이전트는 과거 지출 패턴과 공급업체 성과 데이터를 분석하여 기업이 정보에 입각한 결정을 내리고, 조달 주기 시간을 단축하며, 조달 프로세스에서 더 높은 투명성과 규정 준수를 달성하도록 돕는다.

 

더 많은 데이터, 더 많은 문제

모든 회사는 더 많은 데이터를 원하지만 이를 대규모로 활용할 수 없다는 점에 대해서도 불평하다. AI는 대량의 데이터를 처리하고 분석하여 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 데 탁월하다. 특히 대규모 언어 모델은 거래 내역, 고객 상호 작용, 공급망 운영을 분석하여 인간 분석가에게 즉각적으로 드러나지 않을 수 있는 패턴, 추세 및 상관 관계를 식별하는 데 탁월하다. 예를 들어, 자주 함께 구매되는 제품 조합, 이탈 가능성이 가장 높은 고객, 정시 배송 비율이 가장 높은 공급업체 등을 식별할 수 있다.

AI CRM 시스템, ERP 시스템, 외부 데이터 소스 등 다양한 소스의 데이터를 통합하여 고객 행동, 시장 동향, 경쟁 역학에 대한 포괄적인 통찰력을 제공하는 '커넥터' 역할도 할 수 있다. 예를 들어 다양한 지역의 판매 실적을 분석하고, 신흥 시장 동향을 파악하고, 제품이나 서비스에 대한 향후 수요를 예측할 수 있다.

 

AI 에이전트는 고객을 더 행복하게 만들 수 있다.

기업의 가장 큰 금광 중 하나는 고객과의 대화이다. 고객 서비스 상담원은 현장 리뷰, 불만 사항 및 문제를 처리하면서 모든 수준의 고객과 소통한다. 고객과의 대화를 통해 제품 개발에 도움이 될 수 있는 통찰력을 얻을 수도 있다.

그러나 대부분의 회사는 표면적인 부분만 긁는 경우도 거의 없다.

고객 상호 작용의 장점은 언어를 기반으로 한다는 것이다. AI 에이전트는 빠른 속도와 볼륨으로 정보를 처리할 수 있을 뿐만 아니라 응답(: 주문 처리, 쿼리 해결, 개인화된 권장 사항 제공 등) 기능도 갖춘 대규모 언어 모델을 기반으로 한다.

AI 에이전트는 24시간 내내 이용 가능하므로 고객의 요구 사항을 신속하고 효율적으로 충족할 수 있다. 이를 통해 고객 만족도를 높이고 인적 자원을 보다 복잡하고 가치 있는 작업에 집중할 수 있다.

 

공급망 수수께끼

공급망이 복잡하고 섬세하다는 것은 비밀이 아니다. AI 기반 공급망 최적화 도구는 재고 관리, 물류, 조달 등 다양한 측면을 개선할 수 있다. 예를 들어, Oracle Supply Chain Management Cloud AI 알고리즘을 활용하여 재고 수준을 최적화하고 재고 부족을 줄이는 동시에 과거 판매 데이터, 수요 예측 및 시장 추세를 분석하여 운송 비용과 재고 부족을 최소화한다.

또한 UPS AI 기반 물류 최적화 플랫폼인 ORION(-로드 통합 최적화 및 탐색 On-Road Integrated Optimization and Navigation) AI 알고리즘을 활용하여 배송 경로와 일정을 최적화한다. ORION은 패키지 볼륨, 배송 위치 및 교통 패턴에 대한 데이터를 분석하여 UPS 운전자를 위한 가장 효율적인 경로를 계산하여 연료 소비, 차량 마모 및 배송 시간을 줄인다.

IBM Watson Supply Chain AI 기반 분석을 적용하여 조달 프로세스를 간소화하고 공급업체 성과를 향상시키는 또 다른 좋은 예이다. 공급업체 품질, 리드 타임 및 가격 추세에 대한 데이터를 분석함으로써 Watson Supply Chain은 공급업체를 통합하고 더 나은 가격 조건을 협상하며 공급망 위험을 완화할 수 있는 기회를 식별한다.

로봇 프로세스 자동화는 기업에게 가장 흥미로운 영역 중 하나로 부상했다. Sikich LLC가 실시한 설문 조사에 따르면 제조 임원의 60%가 이를 주요 관심 영역으로 언급했으며, 수요 예측 및 예측 분석을 위한 기계 학습도 일부 언급되었다.

이러한 관심의 증가는 신속하게 행동하고, 이러한 요구를 충족하고, 베타 테스트를 시작하기 위해 상거래 플랫폼이 필요한 곳이다. 우리의 AI 통합 데이터 파이프라인은 제조업체와 기타 B2B 기업이 단순화된 데이터 통합을 필요로 한다는 사실을 확인하고, 이로 인해 수익성이 저하될 수 있는 맞춤형 인프라 비용을 절감했다. B2B 기업은 관련 데이터 세트를 쉽게 선택하고 검색 빈도 및 목적지를 지정할 수 있는 음식 배달 앱과 유사한 경험을 원했다. 이를 통해 상거래 데이터를 내부 판매 목표에 효율적으로 맞출 수 있다.

 

당신의 명예에 안주하지 말라.

방금 AI 에이전트가 효율성을 향상시킬 수 있는 몇 가지 방법을 살펴봤으므로 반복하지 않겠다. 내가 말하려는 것은 지금 행동하라는 것이다. 어떤 방식으로든 아직 AI를 사용하고 있지 않다면 경쟁업체도 사용하고 있다는 점에 유의하라.

모델 API를 활용하고 자신만의 시스템을 구축하는 것이 그 어느 때보다 쉽고 접근하기 쉽다. 구축하고 싶지 않다면 혜택을 누리는 한 구매하고 실험해 볼 수 있다. 너무 오래 기다리지 말라.

 

 

 

 

 
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