Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem Schlagwort in der Geschäftswelt geworden und verspricht Effizienz, verbesserte Entscheidungsfindung und höhere Rentabilität. Im Bereich des B2B-Handels bietet KI eine Vielzahl von Vorteilen, darunter den Einsatz intelligenter Chatbots, personalisierte Produktempfehlungen, optimiertes Bestandsmanagement und bereicherte Kundenerlebnisse. Allerdings birgt die Einführung von KI im FMCG-Vertrieb Risiken, über die sich viele Händler zu Recht Sorgen machen. In diesem Blogbeitrag untersuchen wir die potenziellen Herausforderungen und beleuchten wichtige Überlegungen für FMCG-Händler bei der Einführung von KI.
Ausfallraten von KI-Projekten
Trotz aller Aufregung und Aufmerksamkeit, die der KI zuteil wird, ist es wichtig, der Wahrheit über das Scheitern von Projekten ins Auge zu sehen. Mehreren Studien zufolge können die Misserfolgsraten von KI-Projekten zwischen 50 % und 85 % liegen. FMCG-Händler, die sich dieser Statistiken bewusst sind, fragen sich verständlicherweise, ob es machbar und vorteilhaft ist, sich bei wichtigen Geschäftsentscheidungen auf KI zu verlassen.
Verlust der Autonomie bei der Entscheidungsfindung für FMCG-Händler
Eine der Hauptsorgen von FMCG-Händlern ist der Verlust der Kontrolle über Entscheidungsprozesse. Da KI-Algorithmen riesige Datenmengen analysieren und Empfehlungen abgeben, haben Händler möglicherweise das Gefühl, die Kontrolle über kritische Geschäftsaspekte aufzugeben, z. B. welche Produkte sie bewerben, wie sie Produkte beschreiben oder welche Märkte sie ansprechen möchten. Wenn sie sich ausschließlich auf KI-Empfehlungen verlassen, laufen sie Gefahr, die persönliche Note und das Marktgespür zu verlieren, die sie erfolgreich gemacht haben. Eine KI-gestützte Empfehlungsmaschine schlägt auf der Grundlage einer Datenanalyse vor, bestimmte Produkte zu bewerben, berücksichtigt jedoch nicht externe Faktoren oder Kundenpräferenzen, die die menschliche Intuition erkennen würde. Dies kann dazu führen, dass Produkte beworben werden, die bei der Zielgruppe nicht ankommen, was zu verpassten Verkaufschancen und potenziellem Markenschaden führt.
Auswirkungen auf Branding und Produktdifferenzierung
FMCG-Händler investieren erhebliche Anstrengungen in die Gestaltung ihres Markenimages und die Differenzierung ihrer Produkte von der Konkurrenz. Sie kuratieren Produktbeschreibungen, Marketingbotschaften und Werbekampagnen sorgfältig, um sie an ihre Markenidentität anzupassen. Wenn KI-Algorithmen die Aufgabe übertragen wird, Produkte zu beschreiben und Werbeaktionen zu empfehlen, besteht die Gefahr, dass die Kontrolle über die Markenbotschaft verloren geht und es zu Verwirrung bei den Kunden kommt.
Mögliche übermäßige Abhängigkeit und Abhängigkeit von FMCG-Händlern
Da FMCG-Händler zunehmend auf KI-Technologie angewiesen sind, besteht die Gefahr einer übermäßigen Abhängigkeit und eines Verlusts des kritischen Denkens. Sich ausschließlich auf KI-generierte Erkenntnisse zu verlassen, kann die Erforschung alternativer Strategien oder kreativer Lösungen einschränken. Dieses übermäßige Vertrauen kann zu einem Mangel an Experimenten und verpassten Gelegenheiten führen, neue Markttrends oder Kundenpräferenzen zu entdecken, die außerhalb der Grenzen von KI-Algorithmen liegen.
Albträume der Datenintegration
Damit KI effektiv arbeiten kann, ist eine solide Grundlage aus einheitlichen Daten, optimierten Prozessen und standardisierten Systemen erforderlich. Die einfache Implementierung von KI, ohne die zugrunde liegenden Probleme anzugehen, wird nicht die gewünschten Ergebnisse liefern. Unterschiedliche Systeme verfügen oft über unterschiedliche Datenformate, Strukturen und Qualitätsstandards, was die Datenintegration zu einer komplexen und zeitaufwändigen Aufgabe macht. Der Versuch, Daten aus mehreren Vertriebskanälen zu integrieren, kann zu ungenauen Erkenntnissen und fehlerhaften Entscheidungen führen.
Szenario: Ein Außendienstmitarbeiter nimmt eine Bestellung über ein System entgegen, während das B2B-E-Commerce-Portal unabhängig arbeitet und das Inside-Sales-Team ein separates System verwendet. Der Versuch, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen oder genaue Vorhersagen über diese einzelnen Systeme hinweg zu treffen, stellt für KI-Algorithmen eine Herausforderung dar, da ihnen ein vollständiges Bild des Kundenverhaltens, der Verkaufsmuster und der Bestandsverwaltung fehlt.
Fragmentierte Kundenerfahrung
Ein Hauptziel von Vertriebslösungen besteht darin, ein nahtloses und konsistentes Kundenerlebnis über verschiedene Touchpoints hinweg zu bieten. Unterschiedliche Vertriebslösungen können zu fragmentierten Kundenerlebnissen mit inkonsistenten Produktinformationen, Preisunterschieden und unzusammenhängenden Interaktionen führen. Ohne eine einheitliche Plattform, die Kundendaten, Bestellhistorie und Präferenzen konsolidiert, kann KI allein diese Lücken nicht schließen.
Szenario: Ein Käufer gibt eine Bestellung über das B2B-E-Commerce-Portal auf und erwartet eine Bestandstransparenz in Echtzeit. Wenn die Bestandsdaten jedoch nicht systemübergreifend synchronisiert sind, erhält der Kunde möglicherweise eine Benachrichtigung über nicht vorrätige Lagerbestände, obwohl der Lagerbestand über das Vertriebsinnendienstteam verfügbar ist. Dieses unzusammenhängende Erlebnis untergräbt das Vertrauen der Kunden und kann sich negativ auf die Umsatzgenerierung auswirken.
Operative Ineffizienzen
Unterschiedliche Vertriebslösungen wirken sich nicht nur auf das Kundenerlebnis aus, sondern führen auch zu betrieblichen Ineffizienzen. Vertriebsteams haben möglicherweise Schwierigkeiten, sich in mehreren Systemen zurechtzufinden, Arbeitsschritte zu duplizieren und mit Dateninkonsistenzen umzugehen. KI mag Erkenntnisse liefern, aber wenn die zugrunde liegenden Prozesse und Systeme fragmentiert sind, bleiben die betrieblichen Herausforderungen bestehen.
Szenario: Der Innendienst erhält einen Auftrag über ein System, während der Außendienstmitarbeiter gleichzeitig denselben Auftrag in einem anderen System eingibt. Diese Redundanz kann zu Verwirrung, Verzögerungen bei der Auftragsabwicklung und potenziellen Fehlern führen. Ohne die Möglichkeit, Daten abzugleichen und zu konsolidieren, können KI-Algorithmen diese betrieblichen Ineffizienzen nicht beheben.
Zusammenfassung
Während die KI-Technologie potenzielle Vorteile beim FMCG-Vertrieb bietet, sind die Bedenken hinsichtlich eines Kontrollverlusts berechtigt und sollten nicht auf die leichte Schulter genommen werden. FMCG-Händler müssen die mit der Einführung von KI verbundenen Risiken und Herausforderungen sorgfältig abwägen, ohne sich mit den zugrunde liegenden Problemen fragmentierter Vertriebslösungen auseinanderzusetzen.
Die Ausfallraten von KI-Projekten verdeutlichen die Notwendigkeit von Vorsicht und ordnungsgemäßer Planung bei der Implementierung von KI im FMCG-Vertriebsbereich. Der Verlust der Autonomie bei der Entscheidungsfindung, mögliche Auswirkungen auf das Branding und die Produktdifferenzierung, übermäßige Abhängigkeit von KI, Albträume bei der Datenintegration, fragmentierte Kundenerlebnisse und betriebliche Ineffizienzen sind allesamt berechtigte Bedenken, mit denen sich Händler auseinandersetzen müssen.
Anstatt KI blind einzuführen, sollten sich FMCG-Händler auf den Aufbau einer einheitlichen B2B-Commerce-Plattform als Voraussetzung für eine erfolgreiche KI-Einführung konzentrieren. Mit einer einheitlichen Plattform wie Pepperi B2B Commerce kann KI effektiv genutzt werden, um alle Systeme zu scannen, genaue Erkenntnisse zu liefern und personalisierte Erlebnisse für Kunden zu ermöglichen.
Quelle aus Pepperi.com
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