B2BメーカーがAIでeコマースの課題を克服すること

Eコマースの複雑さは、すべてのメーカーにとっての現実です。膨大な数のプロセスと様々なデータ管理プログラムに加えて、製品の部品や機能、SKUの数が目まぐるしく変化し、それだけで頭が痛くなります。

技術的に優れたタイレノールを手に入れることは、これまで容易ではありませんでした。これまでは、複雑な問題を解決するには、複雑で人間的な解決策が必要でした。しかし、データの統合、人工知能、自動化などの進歩により、ソリューションは拡張性があり、安全性が高く、エラーが少なく、そして何よりも、はるかに簡単に導入できるようになりました。

1.製造業におけるEコマースの課題

多くの製造業では、顧客満足度の向上が課題となっています。

一般的に、お客様は自分の欲しいものを知っていて、見て回ることを望んでいません。しかし、お客様が何を必要としているのかを迅速に予測し、提供する能力は不可欠です。もし、お客様が月や四半期ごとに同じ製品群を購入するためにサイトを訪れたとしても、10ページも20ページも見て回る必要はありません。

複雑な問題に直面すると、お客様は単に電話をかけてカスタマーサービスに連絡します。このようなコストのかかるフラストレーションは、商品が見つけにくい場合だけでなく、見つけた商品が不適切にラベリングされている場合にも生じます。

ライトポイントのシニア・ソリューション・アーキテクトであるジャスティン・ブラッドリーは、「多くの場合、自社製品に関するデータは混乱しています。」と説明しました。

約束した価格で必要なものを簡単に見つけることができなければ、お客様は期待通りのパーソナライズされた体験を求めて、他の場所に行ってしまうかもしれません。

ブラッドリーは、現在のメーカーにとっての真の課題は、同業他社との差別化であると述べています。そのためには、商品を簡単に見つけられるようにする必要があり、そのためには、メーカーは自分たちが持っているデータをよく見極める必要があります。

2.汚れたデータのクリーニング

仕様データは、優れたオンライン体験を構築するための味方であると同時に、最悪の敵でもあります。企業にとって、サプライチェーン全体で標準化された仕様書を持つことは不可欠です。

ブラッドリーは、「ディストリビューターやインストーラーに正しいデータを提供しなければならない」と強調しました。「価格だけでなく、彼らが必要としている仕様を満たす必要があるのです。数センチの違いが、その製品が装着できるかどうかを左右するのです」。

製品のサイズが合わないだけで、その影響は甚大です。国際的なオペレーションが行われている場合、輸送、コミュニケーション、さらには規制などの問題が深刻化します。

すべてのデータが一貫して連動するようにするのは大変な作業ですが、価値あるeコマース体験を提供するためには欠かせません。さまざまなシステムが適切に連携していないと、自動化が難しくなり、システム全体が萎縮してしまいます。

「製品情報管理システム(PIM)は、この分野の大手企業で採用され始めたばかりです。製品情報管理システム(PIM)は、この分野の大手企業で採用され始めたばかりですが、ソリューションに不可欠な要素として推奨されるケースが増えています」とブラッドリーは強調しています。「製品が散在していて、適切な場所に配置されていなければ、ワークフローが存在しないため、規格に適合していないことになります。PIMはこの問題を解決してくれます」。

より優れたデータセットを蓄積することで、組織は直面する課題に対するソリューションの構築に着手することができ、それはバイヤーが期待する体験を提供するために必要な原材料としての役割を果たすのです。

3.人工知能と「関連性」の価値

データセットが標準化されると、その上に人工知能を適用して、個々の購買行動を学習し、個々のユーザーに合わせたデジタルインタラクションを行うことができます。これにより、メーカーは個人がその時に必要としているものを把握できるだけでなく、AIの適用により将来のニーズを予測し、それに合わせて適応することができるようになります。

ブラッドリーは、「(AIは)マーケティングの対象となる人々の心を明らかにし、企業はそれに合わせてマーケティング行動パターンを変えることができます」と指摘します。

ユーザーの過去の行動やセッション中の行動を把握できることは、どのようなビジネスにおいても非常に価値のあることです。お客様が自分自身を認証すると、ワンクリックでチェックアウトできるようなシームレスな体験を提供することが可能になります。

AIは、購買者が必要なものを見つけるためにインタラクションデータを利用するだけでなく、購買者の行動を妨げる問題を発見するためにも利用できます。

例えば、交換部品のラベルが数センチ間違っていた場合、平均よりも高い返品率、売上の減少、直帰率の上昇などの不規則な現象を拾い上げ、AIが警告を発します。このような小さな問題を放置して大きな問題に発展させるのではなく、AIを活用することで、問題が発生した時点ですぐに対処することができます。

Intershopによると、B2Bコマース体験の適切なデジタル化は、顧客満足度の39%増、全体的な効率性の42%増、そしてさらに39%の売上増をもたらします。そして、このデジタル化は価値あるものであると同時に、必要不可欠なものでもあります。

ブラッドリーは、「より多くの人々がオンラインに移行するにつれ、その利便性を求めるようになります。」。「これは、ビジネスを行う上でよりスマートな方法なのです。」と説明しました。

デジタルトランスフォーメーションを加速させるために、すべてのメーカーはデータセットを整理し、AIを活用して、購買者が期待する適切な体験を提供するべきです。遅れているメーカーは、技術に精通した競合他社にビジネスを奪われるだけでなく、より効率的なプロセスによるコストメリットを享受できないリスクがあります。

 

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