AI Data Mapping per operation commerciali B2B

Un'azienda B2B wholesale riceveva dati prodotto e commerciali da molti fornitori diversi, ognuno con file, formati, naming convention e livelli di completezza differenti.

La sfida

Prima del progetto, i dati dei fornitori dovevano essere controllati e trasformati manualmente prima che il team commerciale potesse usarli con i clienti.

Ogni fornitore inviava le informazioni con una struttura diversa. Dettagli prodotto, attributi commerciali, segnali di disponibilità e campi operativi dovevano essere puliti, normalizzati e riconciliati a mano prima di diventare dati utilizzabili per generare offerte.

Questo lavoro manuale rallentava le operation commerciali. Il team non poteva generare offerte in modo affidabile finché i dati non erano stati verificati, corretti e resi consistenti tra le diverse fonti.

Cosa ha costruito DPulses

DPulses ha costruito un layer di AI data mapping che funziona come un imbuto intelligente sopra i file dei fornitori.

Il sistema acquisisce file in formati diversi, mappa i campi specifici di ogni fornitore dentro una struttura coerente e crea un master data layer pulito su cui i processi commerciali a valle possono fare affidamento.

• Ingestione di file fornitori in formati diversi
• Mapping e normalizzazione dei campi assistiti da AI
• Creazione di un master data layer pulito e consistente
• Riconciliazione di attributi prodotto e commerciali
• Output strutturati pronti per la generazione di offerte
• Fondazione per futuri workflow di riconciliazione logistica

Invece di obbligare i fornitori a un template rigido fin dall'inizio, il sistema assorbe la diversità dei formati e la trasforma in dati operativi utilizzabili.

Risultati

Il data layer pulito ha dato al team commerciale una base più veloce e affidabile per generare offerte verso i clienti.

Le sales operation non dipendono più dalla ricostruzione manuale dei dati fornitore prima dell'esposizione commerciale. Il team può lavorare da una base master data consistente, riducendo l'attrito tra intake dai fornitori e attività commerciale verso i clienti.

• Clean master data layer
• Faster generazione offerte commerciali
• Next layer di riconciliazione logistica

Prossimi step

La stessa base di data mapping viene estesa alle operation logistiche.

Il prossimo step è riconciliare ciò che è stato acquistato con ciò che arriva fisicamente, risparmiando tempo al team logistico e dando al reparto commerciale visibilità ancora prima dell'inbound fisico della merce.

Questo permette al team commerciale di iniziare a vendere prima, mentre la logistica ottiene un modo più pulito per collegare informazioni fornitore, merce acquistata e stock effettivamente in arrivo.