Pentru companiile B2B, departamentele au reguli și riscuri diferite, de exemplu între ofertare, aprovizionare și management.
De aceea am extins Vânzări cu AI 2.0 într-o platformă cu opt aplicații specializate și un strat comun de agenți AI. Fiecare modul aduce beneficii măsurabile pentru o problemă, iar agenții AI combină datele companiei cu tehnologii Google Cloud, fără să trebuiască să înlocuiești ERP sau CRM actual.
Cele opt aplicații pentru probleme concrete
1. Ofertare AI
De ce? Găsește produsele potrivite și pregătește oferte rapid cu datele din ERP
Situație concretă: Clientul cere o pompă, dar folosește altă denumire decât cea din ERP. Reprezentantul caută după cod, verifică specificațiile, apoi prețul și stocul.
2. Operațiuni și aprobări
De ce? Gestionează discounturi, aprobări și fluxuri comerciale.
Situație concretă: Echipa de vânzări pregătește o ofertă și cere 12% discount. Pentru clientul respectiv, regula comercială permite 8%. Diferența trebuie aprobată de manager.
3. Next Best Action
De ce? Recomandă echipei de vânzări ce client să contacteze și estimare upsell/cross-sell, inclusiv pe bază de ritm de cumpărare.
Situație concretă: Un client cumpără periodic consumabile. De obicei revine după aproximativ 45 de zile. În ziua 42, echipa de vânzări poate primi o sugestie să-l contacteze.
4. Stocuri și aprovizionare
De ce? Anticipează necesarul de produse și propune reaprovizionarea
Situație concretă: Mai avem 100 de bucăți dintr-un produs. Vindem în medie 12 pe zi. O comandă către furnizor ajunge în 14 zile, iar 40 de bucăți sunt deja rezervate.
5. Price Intelligence
De ce? Compară produse și prețuri la concurenți sau furnizori și vezi evoluția pieței
Situație concretă: Un concurent vinde produsul la bucată. Altul îl vinde la set de patru. Un furnizor are stoc, celălalt afișează livrare peste trei săptămâni. Price Intelligence trebuie să le compare uniform.
6. Document Intelligence
De ce? Caută și extrage informații din documente tehnice, inclusiv cu asistenți/chatbots
Situație concretă: Un tehnician caută presiunea maximă a unei pompe. Găsește două fișe: una pentru versiunea veche, alta pentru modelul actual.
7. Analytics conversațional
De ce? Răspunde la întrebări despre vânzări, stocuri și clienți din datele companiei
Situație concretă: Managerul vede mai multe comenzi, dar venituri mai mici. Întreabă dacă s-a schimbat valoarea medie, mixul de produse sau ponderea unor clienți.
8. Lead Generation & Account Intelligence
De ce? Identifică și prioritizează companii pe baza datelor publice și semnalelor comerciale.
Situație concretă: O companie publică trei posturi de Data Engineer. Pentru un furnizor de servicii cloud, acest lucru poate semnala un proiect nou sau o extindere a echipei.
Aceste exemple simplificate ilustrează problemele tratate de modulele VAI 2.0.
Ce fac agenții AI care le conectează?
Modulul transversal este stratul de agenți AI. Agenții pot consulta date autorizate pentru a pregăti acțiuni între ERP, CRM și modulele VAI.
De ce? Compania determină limitele AI: prețul contractual, disponibilitatea, limitele de discount și aprobările. Această abordare pornește din experiența OPTI, clienții doresc AI sigur cu limite explicite.
Situație concretă: Un client cere 40 de produse. Agentul AI identifică produsele, verifică stocul și construiește un draft de ofertă. Un produs nu este disponibil. Agentul AI caută o alternativă, dar aceasta depășește prețul permis pentru client. AI se oprește și solicită aprobare.
În loc de un singur agent care face totul, arhitectura OPTI creează aplicații specializate pentru rezolvarea problemelor clientului. Poți începe doar cu ofertarea, stocurile sau analiza comercială, în funcție de business-ul tău.
Descoperă platforma Vânzări cu AI 2.0 cu cele nouă componente.
