Mesterséges intelligencia asszisztens nagykereskedőknek | Nagykereskedelmi automatizálás

MI a nagykereskedelemben: miért számítanak a MI-alapú asszisztensek a nagykereskedelmi disztribúcióban

Azokat a MI-asszisztenseket, amelyek egyszerűsítik a megrendelések rögzítését, értékesítési támogatást nyújtanak és beszerzési betekintéseket jelenítenek meg, megváltoztatják, hogyan működnek a disztribúciós csapatok. A nagykereskedők és azok számára, akik a katalógusokat és a szállítási időket kezelik, az előny egyértelmű: kevesebb manuális lépés, gyorsabb válaszok és jobb ügyfélélmény. A MI csökkenti a manuális rendelésfeldolgozás idejét és a hibaarányt, valamint nagy adathalmazok elemzésére képes a kereslettervezés és a beszállítói rangsorolás terén. Ahogy egy elemzés megfogalmazza, a disztribútorok „egyre inkább a MI felé fordulnak növekedési képességeik fokozása érdekében” Az értékesítés forradalmasítása a disztribúcióban: az MI erejének kiaknázása. Ez az eredmény segít megmagyarázni, miért helyez sok csapat magas prioritást a MI-befektetésekre.

Milyen eredményekre számíthat? Gyorsabb teljesítés és kevesebb készlethiány jobb ügyfélélményt és magasabb ügyfélelégedettséget eredményez. A MI képes felismerni az újrarendelési pontokat, ajánlani beszerzési megrendeléseket és kiemelni a katalógushézagokat, amelyek új üzletet teremtenek. Emellett valós idejű döntéseket is támogathat, amelyek csökkentik a szállítási időt és javítják a rendelésfeldolgozást. Például a beszállító-felderítő eszközök egyes esetekben több mint 90%-kal gyorsíthatják a forráskeresést, ami felgyorsítja a piacra jutást és csökkenti a kockázatot Mesterséges intelligencia a beszerzésben és beszállító-kiválasztásban: teljes útmutató.

Egy nagykereskedő számára a gyakorlati különbség a napi mutatókban jelenik meg. A rendelés pontossága nő, a manuális adatbevitel csökken, és a csapatok időt takarítanak meg ismétlődő feladatokon. A terepi műveletekben és az ügyféllevelekben a MI megírhatja és rendszeradatokhoz kapcsolva megalapozhatja a válaszokat, így azok pontosak és következetesek maradnak. Saját munkánk a virtualworkforce.ai-nál a kontextusérzékeny válaszok megfogalmazására összpontosít Outlook és Gmail környezetben, és arra, hogy ezeket a válaszokat visszakössük a szerverekhez és ERP-khez a folyamat lezárásához. Ez a megközelítés segít a rutin interakciókat megbízható, skálázható munkafolyamatokká alakítani.

Disztribútor CRM: egy platform a CRM, a Netsuite és a technológiai verem integrálásához

Az érték maximalizálásához a MI réteget integrálni kell CRM és ERP rendszerekkel, például a Netsuite-tel. Egy összekapcsolt verem azt jelenti, hogy a rendelések, számlák és készletadatok áramlanak újra begépelés nélkül. Ha feltérképezed az ügyfeleket, rendeléseket és készletet a rendszerek között, csökkented az átadásokat és az adat-lassulást. Ez gyorsítja a ajánlattól-rendelésig tartó ciklust, és központosított ügyfélnézetet ad az értékesítőknek. Egyetlen ügyféllap, amely kombinálja a CRM rekordokat, az ERP készletszintjeit és a korábbi ügyféllevelezést, egyszerűsíti az árazást és az upsell munkát.

Gyakorlatban kezd azzal, hogy feltérképezed a fontos adatfolyamokat: ügyféladatok, rendeléskezelés, beszerzési megrendelések, készlet és számla státusz. Ezután válassz egy olyan platformot, amely képes csatlakozni a CRM-ekhez és ERP-khez, miközben megőrzi az audit nyomvonalat és a szerepalapú hozzáférést. Egy összekapcsolt megközelítés támogatja az automatizált ügyfélinterakciókat, közvetlenül az ERP rendeléskezeléséhez kötődve, és megspórolja a manuális adatbevitelt. Ha szeretnél egy logisztikára szabott példát arra, hogyan köthető az e-mail-szerkesztés az ERP-khez, nézd meg útmutatónkat az automatizált logisztikai levelezés-ről. Az oldal bemutatja, hogyan lehet az e-mail memóriát a verem többi részébe bekötni.

Gondolj a felhasználói élményre is. A csapatok inkább egy egységes nézetet preferálnak, mint a CRM-ek, ERP-k, táblázatok és e-mail váltogatását. Ha a rendszerek kommunikálnak egymással, az értékesítési szervezet sebessége javul, a hideghívások hatékonyabbá válnak, mert a képviselők egyszerre látják a készletet és az árakat, és a követés gyorsabbá válik, mert az ügyfélkontextus már a szálban van. Az integráció csökkenti a súrlódást és támogatja az ismétlődő munkafolyamatok automatizálását, ami felszabadítja az embereket értékesebb feladatok elvégzésére, például minőségi kapcsolatok építésére és új üzletek megkötésére.

Automatizálás és egyszerűsítés: használj MI-asszisztenst a rendelésfelvétel és a műveletek automatizálásához

Használj automatizálást a beszerzési megrendelések e-mailből és csatolmányokból történő kinyerésére, az árak ellenőrzésére, jóváhagyások irányítására és rendelések létrehozására a CRM-ben vagy ERP-ben. Egy MI-asszisztens képes elolvasni a beszerzési megrendeléseket, összevetni azokat a szerződéses árakkal és kivételes eseteket jelölni gyors átvizsgálásra. Ez az egyetlen képesség is csökkenti a manuális adatbevitelt, mérsékli a hibákat és rövidíti a rendelésfeldolgozási ciklusokat. Sok csapat a magas volumenű munkafolyamatokkal kezdi, például ismétlődő rendelések és állandó megrendelések, mert ezek adják a leggyorsabb nyereséget.

A bevezetési útvonaladnak a kis kockázatú, nagy gyakoriságú feladatokra kell összpontosítania. Először irányítsd az ügyfélleveleket egy megosztott postafiókba és alkalmazz automatizált lead kinyerést. Ezután kösd össze az engine-t, amely a beszerzési megrendeléseket létrehozza az ERP-vel. Platformunk bemutatja, hogyan lehet megfogalmazni válaszokat, amelyek hivatkoznak a rendszeradatokra, majd frissítik a rekordokat, ezzel időt spórolva és korlátozva a hibákat. A beszerzésben a beszállító-felderítő eszközök jelentősen lerövidíthetik a kutatási időt; az értékesítésben pedig azok a MI-eszközök, amelyek prioritizálják a leadeket, segítik a csapatot, hogy jelentős kilátásokra összpontosítson. A logisztikai esetekre kiterjedő konkrét ROI-adatokért tekintsd meg elemzésünket a virtualworkforce.ai megtérülés a logisztikában-ról.

Amikor automatizálod a rendelésfelvételt, jobb kereslettervezést teszel lehetővé, és nagyobb hatékonyságot érsz el az ellátási láncban. Kezdd kicsiben, mérd a rendelés pontosságát és a kezelési időt, majd skálázz. Ez a módszer csökkenti a zavarokat és fenntartja a csapatok bizalmát, miközben a munkát a manuálistól az automatizált rendszerekhez helyezed át. Ne feledd beépíteni az emberi felülvizsgálatot a kivételek kezelésébe, hogy megőrizd a kapcsolatokat és korán elkapd a szélsőséges eseteket.

Értékesítési szervezet: használj MI-eszközöket a kimenő munkához, hideghívásokhoz és lead-kezeléshez

A MI átalakítja, hogyan találja meg és zárja le egy értékesítési szervezet a lehetőségeket. Használd a MI-t lead listák prioritizálására, személyre szabott megkeresések írására, automatikus követésekre és ügyfélhívások összefoglalására. Az automatikus lead scoring és az emberi felülvizsgálat kombinációja erős eredményeket hoz, mert a modell kiemeli a prioritású számlákat, miközben a képviselők kapcsolatot építenek. A MI-támogatott értékesítési tevékenység a képviselőket magas értékű számlákra fókuszálja, és segít a kisebb csapatoknak szélesebb terület lefedésében.

Kimenő munkához kombináld a CRM fejlett keresését automatizált e-mail kampányokkal, amelyek a vásárlási előzmények és újrarendelési pontok alapján személyre szabják az üzeneteket. Ez a fajta személyre szabás támogatja a cross-sell és upsell mozgásokat. Hideghívásoknál adj a képviselőknek MI-generált hívásszkriptet, amely tükrözi az aktuális készletet, árakat és szállítási ablakokat. Hívások után egy MI-alapú jegyzetkészítő összefoglalhatja a beszélgetést és visszajegyezheti a teendőket a CRM-be, hogy az értékesítési folyamat gördülékenyen haladjon.

A generatív MI és genAI megközelítések most lehetővé teszik, hogy csapatok gyorsan állítsanak elő anyagokat és következő lépésre szóló vázlatokat. A ChatGPT-hez hasonló eszközökkel való integráció beszélgetés-alapú felületet biztosíthat, így a képviselők kérdezhetnek a készletről, lead státuszokról vagy értékesítési lehetőségekről, és azonnal, megalapozott válaszokat kapnak. Párosítsd ezeket a válaszokat CRM-műveletekkel, így a csapat az insighttól a rendelésig veszteség nélkül juthat el. Egy utolsó tipp: mérd a konverziós változásokat és iterálj; ez a fókuszt a jelentős mutatókra tartja a hiúsági számok helyett.

Skálázás nagykereskedői növekedéshez: ingyenes próbák, mérhető megtérülés és hogyan skálázódnak a nagykereskedők MI-vel

A skálázáshoz a pilotok és a próbák számítanak. Kínálj ingyenes vagy olcsó pilotot, mérj kemény KPI-ket, majd terjeszd ki. Kövesd a rendelés pontosságát, a feldolgozási időt, az értékesítési konverziót és a rendelésenkénti költséget. Ez a megközelítés segít számszerűsíteni a hatást és igazolni a költségvetést. Például az elemzők azt várják, hogy minden MI-be fektetett dollár körülbelül 4,9 dollár gazdasági értéket teremtsen, ami erős ROI-érvet támogat MI-vezérelt siker — több mint 1000 ügyfélátalakítási és innovációs történet. Eközben a virtuális asszisztens iparág maga is jelentős foglalkoztatási növekedést mutat, ami az ágazatok közötti elterjedést jelzi AI a virtuális asszisztens iparág statisztikái.

Kezdd azzal, hogy egyetlen régión vagy termékvonalon validálsz. Ezután standardizáld a folyamatokat és terjeszd ki a nagykereskedőkre. Tarts szoros kormányzást, dokumentáld a MI-utazást, és biztosítsd az adatvédelem és átláthatóság betartását. Amikor a pilotok nyereséget mutatnak, skálázhatod az automatizálást több munkafolyamatra és ERP-re, mint az Epicor vagy a QuickBooks. Használd a mutatókat annak azonosítására, hova érdemes befektetni tovább, hogy a skálázás megőrizze az ügyfélélményt és csökkentse a kockázatot. Végül alkalmazz egy mindent egyben megközelítést, amely az analitikát a műveletekhez köti, így a döntések maradnak cselekvőképesek, és a csapatok időt takarítanak meg a növekedés során.

Integráld az analitikát és a ChatGPT-t: építs egy platformot, amely összevonja az analitikát, egy MI-asszisztenst és a technológiai veremedet

Egyetlen platform, amely ötvözi az analitikát, a beszélgetés-alapú MI-t és a meglévő szoftvereket, csökkenti a kontextusváltást és támogat egy fókuszált értékesítési csapatot. Használd a történeti értékesítési és készletanalitikát ajánlások és kereslet-előrejelzések generálására. Ezután kösd be ezeket az ajánlásokat a beszélgetéses rétegbe, hogy a képviselők vagy az ügyfelek természetes nyelvű kérdésekkel megalapozott válaszokat kapjanak. Például egy képviselő megkérdezheti a ChatGPT-t, mi a következő legjobb lépés egy kilátással kapcsolatban, és olyan választ kaphat, amely mutatja az aktuális készletet, javasolt cross-sell termékeket és egy javasolt követési sablont.

Tervezd meg a rendszert úgy, hogy integrálja a CRM-et, az ERP-t (például Netsuite-et), a POS adatokat és a katalógusszolgáltatásokat. Így az analitika lesz a motor, és a beszélgetés-alapú felület a kezelőfelület. Egy platform csökkenti a hibákat és javítja a rendeléskezelést. Emellett valós idejű rálátást tesz lehetővé az újrarendelési pontokra, RFQ-kra és a beszállítói teljesítményre. Az ugyanazon architektúrán keresztül Epicor Prophet 21-hez vagy más ERP-khez is integrálhatsz, hogy az adatok szinkronban maradjanak a cégen belül.

Végül tartsd felhasználóközpontúvá a bevezetést. Kínálj no-code vezérlőket az üzleti felhasználóknak, tarts fenn audit naplókat az IT számára, és használj e-mail memóriát a szálak koherenciájához. Ez a kombináció lehetővé teszi, hogy az operációs csapatok automatizálják az ismétlődő ügyfélleveleket és dokumentumfrissítéseket, miközben az értékesítők továbbra is kézben tarthatják a kapcsolatokat és új üzleteket zárhatnak. Egy egységes platform leegyszerűsíti az értékesítési folyamatot és képessé teszi a csapatokat, hogy gyorsabban dolgozzanak kevesebb súrlódással.

GYIK

Mi az a MI-asszisztens nagykereskedők számára?

Egy MI-asszisztens nagykereskedők számára egy olyan szoft ügynök, amely automatizálja az ismétlődő feladatokat, például a rendelésfelvitelt, az e-mail válaszokat és a beszállító-felderítést. Csatlakozik CRM és ERP rendszerekhez, és analitikát használ javaslatok megfogalmazására, amelyek javítják a rendelés pontosságát és gyorsaságát.

Hogyan csökkenti a MI a rendelésfeldolgozási hibákat?

A MI úgy csökkenti a hibákat, hogy feldolgozza a beszerzési megrendeléseket, ellenőrzi az árakat a szerződésekkel szemben, és automatikusan kitölti a rendelési mezőket az ERP-ben vagy CRM-ben. Kivételes eseteket jelöl emberi felülvizsgálatra, így a problémák még a teljesítés előtt megoldódhatnak.

Be tudom integrálni a MI-t a Netsuite-tel és más ERP-kkel?

Igen. A MI-t integrálhatod a Netsuite-tel és más ERP-kkel csatlakozókon és API-kon keresztül, hogy a rendelések, készletek és számlák összehangoltak maradjanak. Az adatfolyamok előzetes feltérképezése megkönnyíti az integrációt és csökkenti a bevezetési időt.

Milyen gyorsan láthat egy nagykereskedő megtérülést a MI-befektetésből?

A pilotok gyakran hetek alatt megtakarítást mutatnak magas volumenű munkafolyamatoknál, mint az ismétlődő rendelések vagy az e-mail irányítás. Iparági adatok szerint a MI-befektetések erős gazdasági megtérülést hozhatnak, ami gyors ROI-t eredményez, ha mérjük a rendelés pontosságát és a feldolgozási időt.

Kihasználja a MI a helyettesíti-e az értékesítőket?

Nem. A MI kiegészíti az értékesítőket azzal, hogy prioritizálja a leadeket, megfogalmazza a megkereséseket és összefoglalja a hívásokat. Felszabadítja a képviselőket, hogy a kapcsolatépítésre és a komplex tárgyalásokra koncentráljanak a rutin feladatok helyett.

Adatvédelem aggályt jelent-e a MI a disztribúcióban?

Igen. Szabályoznod kell a hozzáférést, szerepalapú vezérlést alkalmazni és audit naplókat tárolni az adatvédelem és a megfelelőség biztosításához. A biztonságos csatlakozók és a helyszíni opciók korlátozhatják a kitettséget.

Mely munkafolyamatokat érdemes először automatizálni?

Kezdj a nagy volumenű, alacsony összetettségű folyamatokkal, mint az ismétlődő rendelések, az állandó megrendelések és a rutinszerű ügyféllevelek. Ezek a munkafolyamatok gyors nyereséget hoznak és növelik a bizalmat a további automatizáláshoz.

Hogyan segítheti a ChatGPT az értékesítési szervezetemet?

A ChatGPT beszélgetés-alapú felületet biztosíthat a képviselőknek és az ügyfeleknek, hogy lekérdezzék a készletet, árakat és lead státuszokat. Emellett személyre szabott megkereséseket hozhat létre és összefoglalhat megbeszéléseket az értékesítési folyamat felgyorsításához.

Szükségem van fejlesztői erőforrásokra a MI bevezetéséhez?

Nem feltétlenül. A no-code platformok lehetővé teszik az üzleti felhasználók számára a viselkedés és sablonok konfigurálását, míg az IT az adatkapcsolatokra koncentrál. Ez lerövidíti a projektidőt és lehetővé teszi a gyorsabb iterációt.

Hol tanulhatok többet a logisztikai e-mailek MI-vel történő automatizálásáról?

Fedezd fel a szállítói útmutatókat és esettanulmányokat, amelyek bemutatják, hogyan fogalmazza meg és küldi el a MI a kontextusérzékeny válaszokat, amelyek az ERP-hez és az e-mail memóriához kapcsolódnak. Logisztikára szabott példákért és sablonokért nézd meg az automatizált logisztikai levelezés-t és a kapcsolódó forrásokat weboldalunkon.