Künstliche Intelligenz bietet neue Strategien für Hersteller

HOUSTON, 7. November 2017.

Wenn Sie jemals einen der Amazon-Buchläden besucht haben, hatten Sie wahrscheinlich ein Einkaufserlebnis, das keine Preisschilder beinhaltete. Das liegt daran, dass sich die Kosten der Amazon-Waren in Echtzeit ändern, anstatt sich auf einen statischen Preis zu verlassen.

Branchenexperten prognostizieren, dass die dynamische Preisgestaltung dank der kürzlichen Übernahme der Lebensmittelkette durch Amazon auch bei Whole Foods Einzug halten könnte. Während die Verbraucher von der Idee eines technisch versierteren Erlebnisses im Supermarkt begeistert sind, fühlen sich viele Lebensmittelhersteller möglicherweise angreifbar.

Das exponentielle Wachstum der Technologie versetzt die Unternehmen oft in Panik und sie fragen sich, wie sie jemals Schritt halten sollen. Auch wenn der Wandel überwältigend sein kann, verlangsamt sich die Innovation nicht. Mit der Explosion von Big Data kann die Lebensmittelbranche auf Aspekte der künstlichen Intelligenz (KI), des maschinellen Lernens und der dynamischen Preisgestaltung zurückgreifen, um die Verkaufsprozesse zu verbessern und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Richtig eingesetzt, kann KI die Produktivität erhöhen, das Kundenerlebnis verbessern und vor allem die Rentabilität steigern. Eine aktuelle Studie von Accenture Forschung kommt zu dem Schluss, dass Branchen, die KI einsetzen, ihre Rentabilität bis 2035 um durchschnittlich 38 Prozent verbessern könnten, was in 16 Branchen in 12 Ländern zu einem wirtschaftlichen Impuls von $14 Billionen an zusätzlicher Bruttowertschöpfung führen könnte. Für die Lebensmittelindustrie ist es jetzt an der Zeit, die Chancen, die diese Technologien bieten, zu ergreifen und sich entsprechend anzupassen.

Hier sind drei Möglichkeiten, wie KI den Verkauf in der Lebensmittelbranche optimieren kann:

1. Durchlaufzeit - Die Zeit bis zur Angebotsabgabe ist eine entscheidende Komponente, wenn es um die Kundenbindung geht. Laut InsideSales.de50 Prozent der Geschäftsabschlüsse werden von dem Anbieter gewonnen, der als Erster antwortet. Statische, veraltete Prozesse, die einst zum Schutz der Gewinnspannen entwickelt wurden, bedeuten heute entgangene Einnahmen. Wenn algorithmische Regeln einen Großteil der Arbeit übernehmen, wird weniger Zeit benötigt, um ein Angebot zu erstellen.
2. Faire Preisgestaltung - Schnelligkeit ist zwar wichtig, aber wenn der Preis die Zahlungsbereitschaft des Kunden übersteigt, können Sie ein Geschäft verlieren. KI kann Menschen dabei helfen, die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Angeboten zu erhöhen. Die Angebots- und Preisoptimierung, die durch KI-gesteuerte Erkenntnisse ermöglicht wird, vereinfacht den Prozess der Entscheidung für einen fairen Preis. Wie Amazon können Lebensmittelhersteller Tools einsetzen, die Preisempfehlungen auf der Grundlage des aktuellen Marktpreises, der Transaktionshistorie, der Zahlungsbereitschaft und anderer Elemente liefern.
3. Kontrolle der Preisverhandlungen - An der Genehmigung einer Preisvereinbarung können bis zu 10 Personen beteiligt sein. Mit den aktuellen Technologien und Tools ist das unnötig. Die datengestützte Preisgestaltung minimiert die Hindernisse und internen Berührungspunkte, die mit dem Versand eines Angebots verbunden sind. Wenn Sie Ihren Vertriebsmitarbeitern die Autonomie geben, direkt mit dem Kunden zu verhandeln, und ihnen die Befugnis geben, Angebote ohne mehrere Ebenen der Überwachung und Genehmigung zu erstellen, werden Frustrationen und Angebotswiederholungen vermieden, die Sie letztendlich den Abschluss kosten können.

Im Zeitalter des modernen Handels rüsten verschiedene Formen der künstlichen Intelligenz die Lebensmittelbranche mit den Informationen aus, die zur Verbesserung der Kundeninteraktion erforderlich sind. Durch den Wegfall administrativer Aufgaben in der Vergangenheit verschafft KI den Vertriebsmitarbeitern auch mehr Zeit, um sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren, wie den Aufbau von Beziehungen und den Abschluss von Verkäufen. Während KI oft mit Robotern, fahrerlosen Autos und abstrakteren Anwendungen in Verbindung gebracht wird, sollten sich B2B-Lebensmittelunternehmen befähigt fühlen, diese Technologien in ihre Vertriebsprozesse zu implementieren.

Emily Hart ist Senior Industry Solutions Manager bei PROS, Inc.