Что выбирает B2B: от интернета вещей до электронной торговли
Что мешает эффективным закупкам? Задержки поставок, растягивание этапа согласования, отсутствие прозрачности в бизнес-процессах и мониторинг рынка вручную.
Решить распространённые проблемы помогают современные технологии. О том, как бизнес внедряет IT-решения в управление закупками и добивается прибыли, читайте в статье.
Интернет вещей
Интернет вещей (IoT) — это система связанных между собой объектов и устройств, которые в режиме реального времени собирают и обрабатывают информацию без участия человека и таким образом упрощают анализ данных.
Компании внедряют интернет вещей в системы управления цепочками поставок и логистические операции, чтобы эффективно отслеживать складские запасы, качество товара и состояние оборудования.
Главная польза технологии IoT для производителей — в высокой вычислительной скорости и создании точных прогнозов. Например, IoT подскажет, когда следует провести предиктивное обслуживание критически важного оборудования.
Ведущий производитель строительной и горнодобывающей техники Caterpillar внедряет IoT в свою продукцию с 2015 года. Установленные на спецтехнику датчики передают данные о состоянии машин, чтобы предупредить перебои в работе. При этом все вычисления проходят в облачной среде Caterpillar. Компания помогает клиентам управлять парком техники без лишних расходов.
«Использование облачной инфраструктуры (для нас это своего
рода безсерверная среда) позволяет нам максимально эффективно
использовать инвестиции и значительно снизить долгосрочные
эксплуатационные расходы»
Интернет вещей также оптимизирует логистику. Если датчики показывают, что техника находится на грани поломки, система автоматически закажет нужные запчасти для промышленного оборудования и запланирует быструю доставку.
Благодаря IoT Caterpillar снизила время простоя оборудования на 20%, сократила расходы на обслуживание техники на 10%, а также снизила затраты на аварийный ремонт.
Ожидается, что к 2033 году мировой рынок IoT-решений в области управления цепочками поставок достигнет $41,8 млрд.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект — это широкая область исследований, которая направлена на создание систем, имитирующих человеческое мышление. Эти системы способных воспринимать окружающую среду, обучаться на опыте и принимать решения.
Компании внедряют ИИ, чтобы оптимизировать сферы финансов, маркетинга, юриспруденции, логистики и закупок.
В 2014 году лидер IT-решений IBM создал интеллектуальную платформу Watson Discovery Advisor, которая умеет анализировать массивы информации и выявлять связи между разными наборами данных. Решение оказалось полезным как для создания рыночных прогнозов, так и для автоматизации клиентского обслуживания.
Особенно эффективно искусственный интеллект показал себя во время пандемии COVID-19, когда многие компании столкнулись с перебоями в поставках. В 2020 году IBM создали специальную версию платформы с искусственным интеллектом Watson Supply Chain. Эта когнитивная технология понимает все формы данных и постоянно изучает связанные с ними субъекты. Для анализа данных ИИ использует обработку естественного языка и машинное обучение.
Искусственный интеллект изучал пути доставки и предлагал оптимальные варианты. Если один из поставщиков не мог выполнить заказ, ИИ оперативно находил и подключал другого партнёра. Он также анализировал данные в реальном времени, в том числе изменения в карантинных мерах и транспортных ограничениях, и предлагал варианты действий, чтобы предотвратить возможные сбои.
Во время пандемии IBM выполнила в срок 100% заказов и сэкономила $160 млн за счёт оптимизации всей цепочки поставок и более эффективного принятия решений.
В 2023 году Watson трансформировалась в watsonx, которая теперь помогает внедрять искусственный интеллект в любые бизнес-процессы.
«Искусственный интеллект станет повсеместной и универсальной
технологией, которая принесет кардинальные изменения
в транспортную отрасль, производство, здравоохранение, розничную
торговлю — практически в любые мыслимые отрасли… Компании,
которые не внедрят ИИ, попросту отстанут»
Ли Кайфу, ведущий инвестор в области искусственного интеллекта
Big Data
Большие данные (Big Data) — это совокупность данных, которые характеризуются разнообразием форматов, высокой скоростью поступления и огромным объёмом. Для их обработки и анализа нужны специальные технологий и инструменты.
Большие данные начали использовать для оптимизации бизнес-процессов в начале 2000-х. Так, Google улучшил поисковые алгоритмы, а Amazon настроил персонализированную выдачу товаров.
Крупнейший розничный продавец Walmart создал аналитический центр Data Café, чтобы обрабатывать данные из более чем 20 000 магазинов в 28 странах. Облачная инфраструктура со скоростью 2 500 000 гигабайт в час анализирует информацию о продажах в режиме реального времени, погодные условия, динамику цен на бензин и даже тренды в соцсетях.
«Если вы ждёте неделю или месяц, чтобы разобраться с продажами,
вы можете упустить много сделок… Сокращение времени анализа
с двух–трёх недель до 20–30 минут сэкономит Walmart средства
и остановит потерю продаж. Вот в чём настоящая ценность Data
Café»
Благодаря облачному решению Walmart ежегодно увеличивает продажи на 10–15 %, что приносит дополнительный доход в $1 млрд. Компания точно прогнозирует спрос, реализует продукты питания до истечения срока годности, а также вовремя пополняет склады продукцией, которая наиболее востребована в каждом регионе.
В 2022 году аналитическая компания Grand View Research оценила объём мирового рынка Big Data для закупок примерно в $199 млрд. Эксперты прогнозируют, что с 2023 по 2030 годы совокупный среднегодовой темп роста составит 12,7%. Это значит, что через 5‑6 лет рынок может удвоиться и стать ключевым активом для стратегического управления закупками и цепочками поставок.
E-commerce
E-commerce (электронная коммерция) — это сфера цифровой экономики, которая значительно упрощает торговлю. Инструменты e-commerce позволяют автоматизировать процессы и выйти на глобальный рынок с минимальными затратами.
B2C-продавцы довольно быстро перенесли торговлю на маркетплейсы. А B2B-компании, в свою очередь, адаптируются гораздо медленнее. Одна из причин — страх перемен в уже выстроенных бизнес-процессах. Тем не менее внедрение даже некоторых элементов тендерных площадок в закупочные процессы сэкономит ресурсы компании.
Сегодня B2B-маркетплейсы предлагают не только бесплатное размещение на площадке и сопровождение сделок, но также подключение специальных модулей под конкретные нужды бизнеса.
Так, Siemens подключилась к платформе Scoutbee, которая предоставляет список потенциальных поставщиков с подробной информацией и расширенными профилями, включая ассортимент продукции, стратегическую направленность, страну и контактные данные.
Siemens использовала инструмент на базе искусственного интеллекта Scoutbee Discovery, который агрегирует и сравнивает данные о поставщиках. Как следствие, сервис экономит до 90% времени на поиск подходящих партнёров.
Согласно Grand View Research, в 2024 году объём мирового рынка электронных закупок составит почти $30 трлн. Ожидается, что в течение следующих 6 лет рынок e-com будет расти в среднем на 18,9%.
Цифровая трансформация закупок — это не просто тенденция, а необходимое условие для успешного развития бизнеса. Внедрение искусственного интеллекта, технологий анализа больших данных, e-commerce и систем IoT позволяет значительно улучшить финансовые показатели, увеличить скорость принятия решений, повысить прозрачность процессов и создать фундамент для стабильного роста в быстро меняющемся мире.
