L’intelligenza artificiale (AI) è diventata una parola d’ordine nel mondo degli affari, promettendo efficienza, miglioramento del processo decisionale e aumento della redditività. Nel campo del commercio B2B, l’intelligenza artificiale offre una vasta gamma di vantaggi, tra cui l’utilizzo di chatbot intelligenti, consigli personalizzati sui prodotti, gestione ottimizzata dell’inventario ed esperienze cliente arricchite. Tuttavia, l’adozione dell’intelligenza artificiale nella distribuzione di beni di largo consumo comporta rischi di cui molti distributori sono giustamente preoccupati. In questo post del blog esploriamo le potenziali sfide ed evidenziamo importanti considerazioni per i distributori di beni di largo consumo nel momento in cui adottano l’intelligenza artificiale.
Tassi di fallimento dei progetti IA
Nonostante tutto l'entusiasmo e l'attenzione che l'intelligenza artificiale riceve, è importante affrontare la verità sui fallimenti dei progetti. Secondo numerosi studi, i tassi di fallimento dei progetti di intelligenza artificiale possono variare dal 50% all’85%. I distributori di beni di largo consumo, ben consapevoli di queste statistiche, si chiedono comprensibilmente se sia fattibile e vantaggioso affidarsi all’intelligenza artificiale per decisioni aziendali cruciali.
Perdita di autonomia decisionale per i distributori di beni di largo consumo
Una delle preoccupazioni principali dei distributori di beni di largo consumo è la perdita di controllo sui processi decisionali. Mentre gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano grandi quantità di dati e forniscono raccomandazioni, i distributori potrebbero avere la sensazione di rinunciare al controllo su aspetti aziendali critici, come quali prodotti promuovere, come descrivere i prodotti o quali mercati target. Affidandosi esclusivamente alle raccomandazioni dell’intelligenza artificiale, rischiano di perdere il tocco personalizzato e l’intuizione del mercato che li hanno resi vincenti. Un motore di raccomandazioni basato sull’intelligenza artificiale suggerisce di promuovere determinati prodotti sulla base dell’analisi dei dati, ma non riesce a considerare fattori esterni o preferenze dei clienti che l’intuizione umana riconoscerebbe. Ciò potrebbe comportare la promozione di prodotti che non sono in sintonia con il pubblico target, con conseguente perdita di opportunità di vendita e potenziale danno al marchio.
Impatto sul branding e sulla differenziazione del prodotto
I distributori di beni di largo consumo investono sforzi significativi nella creazione dell'immagine del proprio marchio e nella differenziazione dei propri prodotti dalla concorrenza. Curano attentamente le descrizioni dei prodotti, i messaggi di marketing e le campagne promozionali per allinearsi con l'identità del marchio. Affidare agli algoritmi di intelligenza artificiale il compito di descrivere prodotti e consigliare promozioni solleva preoccupazioni sulla perdita di controllo sui messaggi del marchio e sulla confusione dei clienti.
Potenziale affidamento eccessivo e dipendenza per i distributori di beni di largo consumo
Poiché i distributori di beni di largo consumo fanno sempre più affidamento sulla tecnologia dell’intelligenza artificiale, esiste il rischio di un’eccessiva dipendenza e di una perdita di pensiero critico. Affidarsi esclusivamente agli insight generati dall’intelligenza artificiale può limitare l’esplorazione di strategie alternative o soluzioni creative. Questa dipendenza eccessiva può portare a una mancanza di sperimentazione e a opportunità mancate per scoprire nuove tendenze di mercato o preferenze dei clienti che esulano dai confini degli algoritmi di intelligenza artificiale.
Incubi sull'integrazione dei dati
Per funzionare in modo efficace, l’intelligenza artificiale richiede una solida base di dati unificati, processi semplificati e sistemi standardizzati. La semplice implementazione dell’intelligenza artificiale senza affrontare le questioni sottostanti non fornirà i risultati desiderati. Sistemi diversi hanno spesso formati di dati, strutture e standard di qualità diversi, rendendo l'integrazione dei dati un compito complesso e dispendioso in termini di tempo. Il tentativo di integrare dati provenienti da più canali di vendita può portare a insight imprecisi e a processi decisionali errati.
Scenario: Un rappresentante sul campo prende un ordine utilizzando un sistema, mentre il portale di e-commerce B2B opera in modo indipendente e il team di vendita interno utilizza un sistema separato. Tentare di estrarre informazioni significative o fare previsioni accurate su questi sistemi individualmente è impegnativo per gli algoritmi di intelligenza artificiale, poiché mancano di un quadro completo del comportamento dei clienti, dei modelli di vendita e della gestione dell’inventario.
Esperienza del cliente frammentata
Uno degli obiettivi chiave delle soluzioni di vendita è fornire un'esperienza cliente fluida e coerente attraverso vari punti di contatto. Soluzioni di vendita disparate possono comportare esperienze cliente frammentate, con informazioni sui prodotti incoerenti, discrepanze nei prezzi e interazioni sconnesse. L’intelligenza artificiale da sola non può colmare queste lacune senza una piattaforma unificata che consolidi i dati dei clienti, la cronologia degli ordini e le preferenze.
Scenario: Un acquirente effettua un ordine tramite il portale di e-commerce B2B e si aspetta una visibilità dell'inventario in tempo reale. Tuttavia, se i dati dell'inventario non sono sincronizzati tra i sistemi, il cliente potrebbe ricevere una notifica di esaurimento delle scorte nonostante l'inventario sia disponibile tramite il team di vendita interno. Questa esperienza sconnessa mina la fiducia dei clienti e può avere un impatto negativo sulla generazione di entrate.
Inefficienze operative
Le diverse soluzioni di vendita non solo influiscono sull'esperienza del cliente, ma creano anche inefficienze operative. I team di vendita possono avere difficoltà a navigare tra più sistemi, duplicare gli sforzi e gestire le incoerenze dei dati. L’intelligenza artificiale può offrire spunti di riflessione, ma se i processi e i sistemi sottostanti sono frammentati, le sfide operative permangono.
Scenario: Il team di vendita interno riceve un ordine attraverso un sistema, mentre il rappresentante sul campo inserisce contemporaneamente lo stesso ordine in un sistema diverso. Questa ridondanza può causare confusione, ritardi nell'elaborazione degli ordini e potenziali errori. Gli algoritmi di intelligenza artificiale, senza la capacità di riconciliare e consolidare i dati, non possono alleviare queste inefficienze operative.
Conclusione
Sebbene la tecnologia AI offra potenziali vantaggi nella distribuzione dei beni di largo consumo, le preoccupazioni relative alla perdita di controllo sono valide e non dovrebbero essere prese alla leggera. I distributori di beni di largo consumo devono considerare attentamente i rischi e le sfide associati all’adozione dell’intelligenza artificiale senza affrontare le questioni di fondo delle soluzioni di vendita frammentate.
I tassi di fallimento dei progetti di intelligenza artificiale evidenziano la necessità di cautela e pianificazione adeguata quando si implementa l’intelligenza artificiale nello spazio di distribuzione dei beni di largo consumo. La perdita di autonomia nel processo decisionale, il potenziale impatto sul branding e sulla differenziazione del prodotto, l’eccessivo affidamento e dipendenza dall’intelligenza artificiale, gli incubi sull’integrazione dei dati, la frammentazione delle esperienze dei clienti e le inefficienze operative sono tutte preoccupazioni valide che i distributori devono affrontare.
Piuttosto che adottare ciecamente l’intelligenza artificiale, i distributori di beni di largo consumo dovrebbero concentrarsi sulla costruzione di una piattaforma commerciale B2B unificata come prerequisito per un’adozione di successo dell’intelligenza artificiale. Con una piattaforma unificata, come Pepperi B2B Commerce, l'intelligenza artificiale può essere sfruttata in modo efficace per scansionare tutti i sistemi, fornire approfondimenti accurati e consentire esperienze personalizzate per i clienti.
Fonte da pepei.com
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