在当今竞争激烈的市场中，B2B公司必须不断寻找超越同行所能提供的方法。许多人在B2B电子商务中使用AI来取得飞跃。
电子商务中的人工智能：解决难题
批发分销商和其他B2B组织越来越多地使用智能技术来大规模解释数据并确定业务问题的实际解决方案，以支持客户忠诚度和收入增长。
与传统自动化的机械感觉相比，利用机器学习，AI可以在分析，实践，甚至创造性方面提供帮助。
B2B组织在其产品，客户及其之间的交互方面拥有丰富的数据源。利用这些资源，机器学习技术可以适应遇到的新情况，实时学习数据，以前所未有的方式对业务产生积极影响。
在电子商务中使用AI可通过允许公司执行以下操作来帮助更轻松，更快速地解决复杂的业务挑战：
增强客户体验
制定更好的业务决策
降低成本并提高效率
加快实现价值的时间
B2B电子商务中AI的四个用例
为了更好地理解AI可以对B2B公司产生的积极影响，让我们深入研究四个常见的用例。
1.保存销售
顾客常常会发现他们所需的一种或多种产品缺货，然后在不购买的情况下下车。这会导致客户不满意并失去销售–通常是竞争对手。
借助产品数据，产品上下文，交互和用户上下文，当原始项目缺货或可能不适用于客户时，AI可以提供及时而明智的报价来节省销售。动态，持续地防止所有产品的销售损失，可以改善用户体验并增加收入。
2.智能比较
65％的购买者倾向于不与销售代表交谈就进行研究。实际上，比较产品价格和功能的能力是客户在线购买而不是亲自购买的五大原因之一。实际上，这可能会给没有合适技术的分销商造成伤害，因为比较能力不佳是B2B购物者沮丧的主要根源之一。
在这种情况下，AI可以通过从许多来源（例如产品数据和上下文，交互，用户上下文和公司图片）中提取数据来提供智能的比较选项，从而发挥作用。
AI可以使采购商轻松地完成耗时的比较任务并提供及时的见解，从而为购买者建立令人信服的案例，而不是让购买者浏览数千种产品的数百种规格。
3.智能补货
现代的B2B客户希望在订单方面获得自助服务，而回头客越来越依赖以B2C为中心的功能，例如快速订单和自动替换。
在这里，人工智能利用围绕交互，用户上下文和公司信息的数据来实现产品的智能补货。这可以基于集体智慧和买方各个客户群的情况提供订单预测，以补充库存，提高客户忠诚度并减少流失。
4.类别管理
对于B2B买家来说，这是一个常见的问题领域，因为商务类别经理一直面临着挑战，即了解什么产品应该显示在主页上以及产品的销售速度和利润趋势如何。
借助产品上下文和交互数据，人工智能可以帮助数百个类别和属性中的类别管理者平衡产品的性能，从而增加需求，利润等。
B2B电子商务的未来是AI
这些用例提供了AI在B2B电子商务中的优势的有力证据。对于尚未开始实施AI来支持其B2B电子商务战略的公司，现在是时候了。
在人工智能（AI）的支持下，领先的批发分销商正在超越传统的行业界限，并加速发展成为积极主动，以洞察力为导向的公司。
