人工知能 (AI) はビジネスの世界で流行語となり、効率性、意思決定の向上、収益性の向上が期待されています。 B2B コマースの領域では、AI は、インテリジェントなチャットボットの利用、パーソナライズされた製品の推奨、最適化された在庫管理、充実した顧客エクスペリエンスなど、幅広い利点を提供します。 しかし、日用消費財の流通における AI の導入には、多くの流通業者が当然のことながら懸念しているリスクが伴います。 このブログ投稿では、潜在的な課題を調査し、日用消費財流通業者が AI を導入する際の重要な考慮事項に焦点を当てます。
AI プロジェクトの失敗率
AI が受けている興奮と注目にもかかわらず、プロジェクトの失敗についての真実に直面することが重要です。 複数の研究によると、AI プロジェクトの失敗率は 50% から 85% の範囲である可能性があります。 日用消費財の流通業者は、これらの統計をよく知っており、重要なビジネス上の意思決定を AI に依存することが実現可能であり、有益であるかどうかを疑問視しているのは当然です。
日用消費財流通業者の意思決定における自主性の喪失
FMCG 流通業者の主な懸念の XNUMX つは、意思決定プロセスの制御が失われることです。 AI アルゴリズムが膨大な量のデータを分析して推奨事項を作成するため、流通業者は、どの製品を宣伝するか、どのように製品を説明するか、どの市場をターゲットにするかなど、ビジネスの重要な側面に対するコントロールを手放していると感じるかもしれません。 AI の推奨事項だけに依存すると、成功の原動力となったパーソナライズされた感覚や市場の直感を失うリスクがあります。 AI を活用したレコメンデーション エンジンは、データ分析に基づいて特定の製品の宣伝を提案しますが、人間の直感で認識される外部要因や顧客の好みは考慮されていません。 これにより、ターゲット層の共感を得ない製品が宣伝される可能性があり、販売機会の逸失やブランドの損傷につながる可能性があります。
ブランディングと製品の差別化への影響
日用消費財の流通業者は、自社のブランド イメージを構築し、自社製品を競合他社と差別化するために多大な労力を費やしています。 彼らは、自社のブランド アイデンティティに合わせて、製品説明、マーケティング メッセージ、プロモーション キャンペーンを慎重に精選します。 製品の説明やプロモーションの推奨というタスクを AI アルゴリズムに委ねると、ブランド メッセージングの制御が失われ、顧客の混乱につながるのではないかという懸念が生じます。
日用消費財流通業者に対する潜在的な過剰依存と依存関係
日用消費財の流通業者が AI テクノロジーへの依存を強めるにつれ、過度の依存や批判的思考の喪失のリスクが生じています。 AI によって生成された洞察のみに依存すると、代替戦略や創造的なソリューションの探求が制限される可能性があります。 この過度の依存は、実験の欠如につながり、AI アルゴリズムの範囲外にある新しい市場トレンドや顧客の好みを発見する機会を逃す可能性があります。
データ統合の悪夢
AI が効果的に機能するには、統合データ、合理化されたプロセス、標準化されたシステムの強力な基盤が必要です。 根本的な問題に対処せずに AI を導入するだけでは、望ましい結果は得られません。 異種システムではデータ形式、構造、品質基準が異なることが多く、データ統合は複雑で時間のかかる作業になります。 複数の販売チャネルからのデータを統合しようとすると、不正確な洞察や欠陥のある意思決定につながる可能性があります。
シナリオ： 現場担当者は 2 つのシステムを使用して注文を受けますが、BXNUMXB 電子商取引ポータルは独立して運用され、インサイド セールス チームは別のシステムを使用します。 AI アルゴリズムには顧客の行動、販売パターン、在庫管理の全体像が欠けているため、これらのシステム全体で意味のある洞察を抽出したり、正確な予測を個別に行おうとすることは困難です。
断片化された顧客エクスペリエンス
販売ソリューションの主な目標は、さまざまなタッチポイントにわたってシームレスで一貫した顧客エクスペリエンスを提供することです。 販売ソリューションが異なれば、製品情報の一貫性の欠如、価格の相違、やり取りの支離滅裂など、顧客エクスペリエンスが断片化する可能性があります。 顧客データ、注文履歴、好みを統合する統合プラットフォームがなければ、AI だけでこれらのギャップを埋めることはできません。
シナリオ： 購入者は B2B 電子商取引ポータルを通じて注文し、リアルタイムの在庫の可視性を期待しています。 ただし、在庫データがシステム間で同期されていない場合、インサイド セールス チームを通じて在庫が入手可能であるにもかかわらず、顧客は在庫切れの通知を受け取る可能性があります。 このばらばらなエクスペリエンスは顧客の信頼を損ない、収益創出に悪影響を与える可能性があります。
運用の非効率性
異種の販売ソリューションは顧客エクスペリエンスに影響を与えるだけでなく、業務の非効率性も生み出します。 営業チームは、複数のシステムの操作、作業の重複、データの不一致への対処に苦労する場合があります。 AI は洞察を提供する可能性がありますが、基盤となるプロセスやシステムが断片化されている場合、運用上の課題は残ります。
シナリオ： インサイド セールス チームは XNUMX つのシステムを通じて注文を受け取り、現場担当者は同時に同じ注文を別のシステムに入力します。 この冗長性により、混乱、注文処理の遅延、潜在的なエラーが発生する可能性があります。 AI アルゴリズムには、データを調整して統合する機能がなければ、こうした運用の非効率性を軽減することはできません。
まとめ
AI テクノロジーは日用消費財の流通に潜在的な利点をもたらしますが、制御の喪失をめぐる懸念は正当なものであり、軽視すべきではありません。 日用消費財の流通業者は、断片化した販売ソリューションの根本的な問題に対処せずに、AI の導入に伴うリスクと課題を慎重に検討する必要があります。
AI プロジェクトの失敗率は、日用消費財の流通分野に AI を導入する際の注意と適切な計画の必要性を浮き彫りにしています。 意思決定における自主性の喪失、ブランディングと製品の差別化への潜在的な影響、AI への過度の依存と依存、データ統合の悪夢、断片化された顧客エクスペリエンス、業務の非効率はすべて、ディストリビューターが対処しなければならない正当な懸念事項です。
FMCG 流通業者は、やみくもに AI を導入するのではなく、AI 導入を成功させるための前提条件として、統合された B2B コマース プラットフォームの構築に注力する必要があります。 Pepperi B2B Commerce などの統合プラットフォームを導入すると、AI を効果的に活用してすべてのシステムをスキャンし、正確な洞察を提供し、顧客向けにパーソナライズされたエクスペリエンスを実現できます。
ソースから ペペリ.com
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