AI Data Mapping per operations commerciali B2B

Un'azienda B2B wholesale riceveva dati prodotto e commerciali da molti fornitori diversi, ognuno con il proprio formato file, le proprie naming convention e il proprio livello di completezza.

La sfida

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

Ogni fornitore inviava informazioni in una struttura diversa. Dettagli prodotto, attributi commerciali, segnali di disponibilità e campi operativi dovevano essere puliti, normalizzati e riconciliati a mano prima di poter diventare offer data utilizzabili.

Quel lavoro manuale rallentava le sales operations. Il team commerciale non poteva generare offerte in modo affidabile finché i dati non erano stati controllati, corretti e resi consistenti tra le fonti.

Cosa ha costruito DPulses

DPulses ha costruito un AI data mapping layer che funziona come un funnel intelligente tra i file dei fornitori.

Il sistema acquisisce file in formati diversi, mappa i campi specifici dei fornitori dentro una struttura consistente e crea un clean master data layer di cui i processi commerciali downstream possono fidarsi.

• Ingestione di file fornitori in più formati
• Field mapping e normalizzazione 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
• Una base per futuri workflow di riconciliazione logistica

Invece di forzare prima i fornitori dentro un template rigido, il sistema assorbe la diversità dei formati e la trasforma in dati operativi utilizzabili.

Risultati

Il clean data layer ha dato al team commerciale una base più veloce e affidabile per generare offerte ai clienti.

Le sales operations non dipendono più dalla ricostruzione manuale dei dati fornitore prima che possano essere esposti commercialmente. Il team può lavorare da una base master data consistente, riducendo l'attrito tra supplier intake e attività sales customer-facing.

• Clean master data layer
• Faster generazione offerte commerciali
• Next logistics reconciliation layer

Cosa viene dopo

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

Il prossimo step è riconciliare ciò che è stato acquistato con ciò che arriva fisicamente, facendo risparmiare tempo al team logistico e dando al team commerciale visibilità prima ancora che la merce inbound venga ricevuta fisicamente.

Questo significa che i team commerciali possono iniziare a vendere prima, mentre i team logistici ottengono un modo più pulito per collegare informazioni fornitore, merce acquistata e stock inbound reale.