एफएमसीजी वितरण में एआई की जटिलताओं की खोज

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) व्यवसाय जगत में एक प्रचलित शब्द बन गया है, जो दक्षता, बेहतर निर्णय लेने और लाभप्रदता में वृद्धि का वादा करता है। B2B वाणिज्य के क्षेत्र में, AI कई तरह के लाभ प्रदान करता है, जिसमें बुद्धिमान चैटबॉट का उपयोग, व्यक्तिगत उत्पाद अनुशंसाएँ, अनुकूलित इन्वेंट्री प्रबंधन और समृद्ध ग्राहक अनुभव शामिल हैं। हालाँकि, FMCG वितरण में AI को अपनाना जोखिमों के साथ आता है, जिसके बारे में कई वितरक उचित रूप से चिंतित हैं। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम संभावित चुनौतियों का पता लगाते हैं और FMCG वितरकों के लिए AI को अपनाने के दौरान महत्वपूर्ण विचारों पर प्रकाश डालते हैं। 

एआई परियोजना विफलता दर

AI को मिलने वाले सभी उत्साह और ध्यान के बावजूद, प्रोजेक्ट विफलताओं के बारे में सच्चाई का सामना करना महत्वपूर्ण है। कई अध्ययनों के अनुसार, AI प्रोजेक्ट की विफलता दर 50% से 85% तक हो सकती है। FMCG वितरक, इन आँकड़ों से अच्छी तरह वाकिफ़ हैं, और स्वाभाविक रूप से सवाल करते हैं कि क्या महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णयों के लिए AI पर भरोसा करना व्यवहार्य और लाभदायक है।

एफएमसीजी वितरकों के लिए निर्णय लेने में स्वायत्तता का नुकसान

FMCG वितरकों की प्राथमिक चिंताओं में से एक निर्णय लेने की प्रक्रियाओं पर नियंत्रण का नुकसान है। चूंकि AI एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करते हैं और सिफारिशें करते हैं, इसलिए वितरकों को लग सकता है कि वे महत्वपूर्ण व्यावसायिक पहलुओं पर नियंत्रण खो रहे हैं, जैसे कि किन उत्पादों को बढ़ावा देना है, उत्पादों का वर्णन कैसे करना है, या किन बाजारों को लक्षित करना है। केवल AI अनुशंसाओं पर निर्भर रहने से, वे व्यक्तिगत स्पर्श और बाजार अंतर्ज्ञान को खोने का जोखिम उठाते हैं जिसने उन्हें सफल बनाया है। एक AI-संचालित अनुशंसा इंजन डेटा विश्लेषण के आधार पर कुछ उत्पादों को बढ़ावा देने का सुझाव देता है, लेकिन बाहरी कारकों या ग्राहक वरीयताओं पर विचार करने में विफल रहता है जिन्हें मानव अंतर्ज्ञान पहचान सकता है। इसका परिणाम उन उत्पादों का प्रचार हो सकता है जो लक्षित दर्शकों के साथ प्रतिध्वनित नहीं होते हैं, जिससे बिक्री के अवसर छूट जाते हैं और संभावित ब्रांड को नुकसान होता है।

ब्रांडिंग और उत्पाद विभेदीकरण पर प्रभाव

FMCG वितरक अपनी ब्रांड छवि को गढ़ने और अपने उत्पादों को प्रतिस्पर्धियों से अलग करने में महत्वपूर्ण प्रयास करते हैं। वे अपने ब्रांड की पहचान के साथ तालमेल बिठाने के लिए उत्पाद विवरण, विपणन संदेश और प्रचार अभियान को सावधानीपूर्वक तैयार करते हैं। उत्पादों का वर्णन करने और प्रचार की सिफारिश करने का काम AI एल्गोरिदम को सौंपने से ब्रांड संदेश पर नियंत्रण खोने और ग्राहक भ्रम की स्थिति पैदा होने की चिंताएँ पैदा होती हैं।

एफएमसीजी वितरकों के लिए संभावित अति निर्भरता और निर्भरता

जैसे-जैसे FMCG वितरक AI तकनीक पर अधिकाधिक निर्भर होते जा रहे हैं, अति-निर्भरता और आलोचनात्मक सोच के नुकसान का जोखिम है। केवल AI-जनित अंतर्दृष्टि पर निर्भर रहने से वैकल्पिक रणनीतियों या रचनात्मक समाधानों की खोज सीमित हो सकती है। इस अति-निर्भरता के कारण प्रयोग की कमी हो सकती है और नए बाजार रुझानों या ग्राहक वरीयताओं की खोज करने के अवसर चूक सकते हैं जो AI एल्गोरिदम की सीमाओं से बाहर हैं।

डेटा एकीकरण दुःस्वप्न

AI को प्रभावी ढंग से काम करने के लिए एकीकृत डेटा, सुव्यवस्थित प्रक्रियाओं और मानकीकृत प्रणालियों की मजबूत नींव की आवश्यकता होती है। अंतर्निहित मुद्दों को संबोधित किए बिना केवल AI को लागू करने से वांछित परिणाम नहीं मिलेंगे। अलग-अलग प्रणालियों में अक्सर अलग-अलग डेटा प्रारूप, संरचनाएं और गुणवत्ता मानक होते हैं, जिससे डेटा एकीकरण एक जटिल और समय लेने वाला कार्य बन जाता है। कई बिक्री चैनलों से डेटा को एकीकृत करने का प्रयास गलत अंतर्दृष्टि और त्रुटिपूर्ण निर्णय लेने की ओर ले जा सकता है।

परिदृश्य: एक फील्ड प्रतिनिधि एक सिस्टम का उपयोग करके ऑर्डर लेता है, जबकि B2B ई-कॉमर्स पोर्टल स्वतंत्र रूप से काम करता है, और इनसाइड सेल्स टीम एक अलग सिस्टम का उपयोग करती है। इन प्रणालियों में अलग-अलग सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने या सटीक भविष्यवाणियां करने का प्रयास करना AI एल्गोरिदम के लिए चुनौतीपूर्ण है, क्योंकि उनके पास ग्राहक व्यवहार, बिक्री पैटर्न और इन्वेंट्री प्रबंधन की पूरी तस्वीर का अभाव है।

खंडित ग्राहक अनुभव

बिक्री समाधानों का एक मुख्य लक्ष्य विभिन्न टचपॉइंट्स पर एक सहज और सुसंगत ग्राहक अनुभव प्रदान करना है। अलग-अलग बिक्री समाधानों के परिणामस्वरूप खंडित ग्राहक अनुभव हो सकते हैं, जिसमें असंगत उत्पाद जानकारी, मूल्य निर्धारण विसंगतियां और असंगत बातचीत हो सकती है। ग्राहक डेटा, ऑर्डर इतिहास और प्राथमिकताओं को समेकित करने वाले एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म के बिना अकेले AI इन अंतरों को पाट नहीं सकता है।

परिदृश्य: एक खरीदार B2B ई-कॉमर्स पोर्टल के माध्यम से ऑर्डर देता है और वास्तविक समय की इन्वेंट्री दृश्यता की अपेक्षा करता है। हालाँकि, यदि इन्वेंट्री डेटा सभी सिस्टम में सिंक्रोनाइज़ नहीं है, तो ग्राहक को इनसाइड सेल्स टीम के माध्यम से इन्वेंट्री उपलब्ध होने के बावजूद आउट-ऑफ-स्टॉक अधिसूचना प्राप्त हो सकती है। यह असंगत अनुभव ग्राहक के विश्वास को खत्म करता है और राजस्व सृजन को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है।

परिचालन संबंधी अक्षमताएँ

अलग-अलग बिक्री समाधान न केवल ग्राहक अनुभव को प्रभावित करते हैं, बल्कि परिचालन अक्षमताएं भी पैदा करते हैं। बिक्री टीमों को कई प्रणालियों को नेविगेट करने, प्रयासों को दोहराने और डेटा असंगतियों से निपटने में संघर्ष करना पड़ सकता है। एआई अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है, लेकिन यदि अंतर्निहित प्रक्रियाएं और प्रणालियां खंडित हैं, तो परिचालन चुनौतियां बनी रहती हैं।

परिदृश्य: इनसाइड सेल्स टीम एक सिस्टम के ज़रिए ऑर्डर प्राप्त करती है, जबकि फ़ील्ड प्रतिनिधि एक ही समय में एक अलग सिस्टम में उसी ऑर्डर को दर्ज करता है। यह अतिरेक भ्रम, ऑर्डर प्रोसेसिंग में देरी और संभावित त्रुटियों का कारण बन सकता है। डेटा को समेटने और समेकित करने की क्षमता के बिना, AI एल्गोरिदम इन परिचालन अक्षमताओं को कम नहीं कर सकते हैं।

निष्कर्ष

जबकि AI तकनीक FMCG वितरण में संभावित लाभ प्रदान करती है, नियंत्रण के नुकसान से जुड़ी चिंताएँ वैध हैं और उन्हें हल्के में नहीं लिया जाना चाहिए। FMCG वितरकों को खंडित बिक्री समाधानों के अंतर्निहित मुद्दों को संबोधित किए बिना AI को अपनाने से जुड़े जोखिमों और चुनौतियों पर सावधानीपूर्वक विचार करना चाहिए।

AI प्रोजेक्ट की विफलता दर FMCG वितरण क्षेत्र में AI को लागू करते समय सावधानी और उचित योजना की आवश्यकता को उजागर करती है। निर्णय लेने में स्वायत्तता का नुकसान, ब्रांडिंग और उत्पाद विभेदीकरण पर संभावित प्रभाव, AI पर अत्यधिक निर्भरता और निर्भरता, डेटा एकीकरण दुःस्वप्न, खंडित ग्राहक अनुभव और परिचालन अक्षमताएं सभी वैध चिंताएं हैं जिन्हें वितरकों को संबोधित करना चाहिए।

AI को आँख मूंदकर अपनाने के बजाय, FMCG वितरकों को सफल AI अपनाने के लिए एक पूर्व शर्त के रूप में एकीकृत B2B वाणिज्य मंच बनाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। पेप्पेरी B2B कॉमर्स जैसे एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म के साथ, सभी सिस्टम को स्कैन करने, सटीक जानकारी प्रदान करने और ग्राहकों के लिए व्यक्तिगत अनुभव सक्षम करने के लिए AI का प्रभावी ढंग से लाभ उठाया जा सकता है।

स्रोत द्वारा पेप्परि.कॉम

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