A Inteligência Artificial (IA) é umas das tecnologias que mais vem ganhando destaque no mercado. Consequentemente, ela surge como uma solução que promete grandes transformações nesses setores.
Cada modelo pode se beneficiar da IA para diferentes objetivos. Confira mais nesta reportagem!
O uso da IA é diferente entre o B2B e B2C
No B2C, a IA vem sendo usada para personalizar a experiência aos consumidores. Por outro lado, as organizações B2B a utilizam para automatizar processos e otimizar as operações.
Entretanto, ambos os modelos de negócio vem tendo mudanças à medida que novas tecnologias, como machine learning e as ferramentas de automação, são integradas no dia a dia das companhias.
Conforme um estudo da McKinsey, 70% das empresas B2B usam a IA para otimizar as suas operações de vendas. No B2C, as ferramentas de IA são vistas como um mecanismo para personalizar as interações online.
Ou seja, as empresas que vendem para o consumidor final viram nessa tecnologia uma forma de otimizar o atendimento e personalizar a comunicação. Por outro lado, as do segmento B2B conseguem trazer melhorias para o processo comercial. Logo, cada segmento acaba tendo uma destinação específica para a IA.
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No próximo tópico, veja com mais detalhes o uso da IA no B2B e como ela pode trazer mais inteligência operacional!
Inteligência Artificial no B2B: automação de processos e eficiência operacional
No segmento B2B, a IA é uma facilitadora da eficiência operacional. Isso porque ela contribui para que as empresas automatizam processos e tomem decisões mais rapidamente e bem embasadas.
As companhias que utilizam ferramentas de automação e IA tendem a ter cadeias de suprimentos mais ágeis, operações comerciais mais organizadas e um melhor gerenciamento de riscos.
Veja abaixo como as organizações B2B vêm utilizando a IA no dia a dia!
1. Automação Robótica de Processos (RPA) para eliminar tarefas repetitivas
As tarefas repetitivas e manuais tomam muito tempo das equipes. A RPA, impulsionada pela IA, possibilita que as companhias B2B automatizem essas atividades rotineiras, como: gestão do estoque, processamento de faturas e boletos para pagamentos, realização de pedidos, dentre outras.
Isso traz benefícios como a redução de custos, melhora da precisão operacional e aumento da produtividade.
Conforme a McKinsey, o uso da RPA ainda está no início, principalmente na parte de manufatura e logística. Espera-se que haja uma expansão no uso dessa tecnologia nos próximos anos.
2. Gestão da cadeia de suprimentos
Ter eficiência operacional na cadeia de suprimentos é essencial para o sucesso do negócio. Para conseguir alcançar esse objetivo, as organizações estão usando a IA para prever e prevenir os processos de falhas, otimizar o gerenciamento de estoques e melhorar a entrega dos produtos.
A análise preditiva ajuda a antecipar demandas e ajustar a produção conforme o necessário.
3. Personalização das vendas
Ao utilizar a inteligência operacional, as equipes de vendas das empresas B2b conseguem personalizar a sua abordagem para leads e clientes em diferentes etapas da jornada de compra.
Por exemplo, o machine learning pode analisar dados do histórico de vendas da companhia e sugerir quais clientes estão prontos para fechar contrato, ajudando a melhorar a taxa de conversão.
Da mesma forma, pode ser usada para avaliar o histórico de compra dos clientes e personalizar a sugestão de novos produtos, com base no que ele costuma adquirir.
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Diferenças e semelhanças entre o uso da IA no B2B e no B2C
A operação comercial no B2B é bastante distinta da operação do B2C. Os clientes, o ticket médio e o tempo em que o cliente permanece com a empresa são alguns aspectos que se diferenciam muito. Por conta disso, o uso da IA acaba tendo destinações diferentes. Porém, há algumas semelhanças. Confira abaixo as semelhanças e diferenças no uso da IA para o B2B e o B2C!
Semelhanças
- Automação: em ambos os modelos, a IA é uma solução de automatização de processos. No B2C, o foco é maior na comunicação e interação com os clientes, por meio de chatbots, por exemplo. Por outro lado, o B2B a usa mais para trazer eficiência operacional e melhorar a cadeia de suprimentos.
- Análise de dados: tanto o B2B quanto o B2C precisam coletar e analisar um grande volume de dados. No primeiro caso, os dados geralmente são sobre o comportamento do consumidor. No segundo modelo, as empresas costumam analisar dados complexos de transações e operações.
Diferenças
- Escala de interação: no B2C, as empresas vendem para inúmeros de clientes individualmente, exigindo uma personalização em massa da comunicação com a IA. No B2B, por envolver negociações mais complexas, com alto ticket e menos clientes, a comunicação com os clientes costuma ser feita diretamente pelos vendedores.
- Ciclo de vendas: O ciclo de vendas no B2B é muito mais longo e envolve muito mais partes. Nesse caso, a IA contribui para otimizar o processo, fornecendo insights detalhados sobre cada etapa da jornada do cliente. No B2C, o ciclo de vendas é menor, mas a IA também pode ajudar nesse processo.
Desafios e oportunidades no B2B com o uso da IA
O uso da IA traz desafios para a sua implementação na rotina empresarial, mas também traz desafios. Confira abaixo algumas considerações.
1. Qualidade da análise dos dados
A qualidade dos dados é fundamental para que a IA seja aproveitada da melhor maneira na operação. Falando especificamente do B2B, não se pode negar que a complexidade e o grande volume dos dados das empresas é um desafio para análises inteligentes. Logo, exige-se muito a elaboração de uma governança de dados robusta e inteligente.
2. Privacidade e conformidade
A coleta e o uso de dados exige uma conformidade rigorosa, principalmente por conta das leis como a LGPD. No B2B, o principal desafio é garantir que os dados confidenciais sejam usados de forma ética e segura.
3. Custos de Implementação e Conhecimento Técnico
A implementação da IA, principalmente em pequenas e médias empresas, pode envolver altos custos e profissionais com habilidades avançadas. Na prática, a falta de especialistas em IA é um desafio tanto no B2C quanto no B2B. Porém, esse investimento pode valer muito a pena pelos benefícios que ela traz, principalmente no longo prazo.
Confira:
Como utilizar a inteligência artificial com outras tecnologias?
A integração da IA com outras tecnologias pode impulsionar muito mais os negócios, tanto no B2C quanto no B2B. Desse modo, usar blockchain, internet das coisas (IoT), 5G, plataformas de vendas e automação, dentre outras, pode otimizar ainda mais a operação dessas empresas.
Ao combiná-las com a IA ou então, ao usá-las e ter a IA como complemento, torna o negócio mais escalável, a tomada de decisões mais acertada e o trabalho dos funcionários muito melhores. No segmento B2B, elas ajudam a otimizar cadeias de suprimentos globais e garantir transparência e ordem nas organizações.
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O futuro da IA no B2B
O uso da IA em ambos os modelos de negócio é promissor. Ao tratar do B2B, a IA surge como uma maneira de automatizar processos mais complexos, trazendo mais precisão e eficiência nas operações.
Desse modo, conforme as organizações forem aprendendo e investindo mais em IA, a tendência é que a excelência operacional alcance elas. Além disso, as companhias que possuem ambas as operações (B2B e B2C) podem ver uma melhora na fluidez entre os processos de cada modelo.
Portanto, é fundamental que as empresas B2B estejam atentas às mudanças que a IA vem provocando no setor e busquem entender como essa tecnologia pode contribuir para o crescimento das vendas e melhoria nos processos.
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