데이터 마이닝, AI:산업 브랜드가 전자 상거래를 따라갈 수 있는 방법

전자 상거래 공간은 지난 1년 동안 내부로 전환되어 오프라인 매장에서 판매를 온라인으로 전환해야 했습니다. 많은 산업 브랜드가 관심을 갖게 된 최초의 디지털 마켓플레이스인 Amazon.com Inc.는 규모에서 가장 빠르게 성장하는 소매 비즈니스로서 경쟁업체를 우회했습니다. 이제 2022년에 Walmart를 제치고 미국 최대 소매업체가 될 예정입니다.

상점들이 다시 문을 열기 시작하면서 온라인 구매의 편리함은 간과하기에는 너무 매력적이었습니다. 한 설문 조사에 따르면 COVID-19 전염병으로 인해 온라인 구매가 많은 제품 카테고리에서 총 매출의 6%에서 10%로 증가했습니다.

이 성공은 연쇄 반응을 촉발하여 많은 산업 브랜드가 온라인 시장에서 입지를 다지게 했습니다. 그러나 기업이 디지털 방식으로 전환함에 따라 영업 중단을 위협하는 잠재적인 현금 흐름 손실로부터 스스로를 보호해야 합니다.

산업 브랜드가 온라인에서 손실을 입을 위험이 있는 요인은 무엇입니까? 온라인 판매로의 전환은 많은 중소기업을 잠재적으로 막대한 회계 오류에 노출시켜 이익 손실 측면에서 눈덩이 효과를 생성합니다. 산업 브랜드의 경우 많은 기업이 하룻밤 사이에 디지털화되는 산업 판매를 따라잡기 위해 고군분투하고 있는 것이 현실입니다. 디지털 혁신으로 이러한 변화에 대응함으로써 기업은 전자 상거래 생태계에서 경쟁력 있는 경쟁자로 자리 잡을 수 있습니다.

이 새로운 디지털 시대에서 경쟁력과 지속 가능성을 위해 산업 브랜드는 복잡한 데이터를 처리하기 위한 고급 자동화 도구를 통합해야 합니다. 그 과정에서 미수금, 지불 거절 및 회계 오류로 인한 수십만 달러의 손실을 피하는 동시에 구식 수동 프로세스를 줄입니다. 새로 설계된 전자 상거래 소매업체는 인공 지능, 자동화 및 기계 학습과 같은 기술을 활용하는 시스템을 채택하여 온라인 판매를 늘리고 Amazon과 같은 전자 상거래 시장의 복잡성을 탐색할 수 있습니다.

산업 브랜드는 전자 상거래 시장에서 제품 콘텐츠, 성능 데이터 및 보다 강력한 입지를 만드는 데 도움이 되는 AI 기술이 제공하는 기능을 확인할 수 있습니다. AI 생성 데이터는 기업에 실시간 가격 정보도 제공합니다.

데이터 마이닝 도구는 산업 브랜드가 강력한 전자 상거래 경쟁자로 자신을 공고히 하는 데 도움이 됩니다. 판매자는 구매자에게 더 나은 서비스를 제공하여 모든 수준에서 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 자동화 및 데이터 마이닝은 또한 브랜드가 타겟 광고 및 맞춤형 보고를 통해 광고 지출을 관리하는 데 도움이 됩니다.

데이터 대시보드 인사이트는 온라인 브랜드 가시성을 제공하여 기업이 입력을 조작하고 시장에서의 입지를 평가할 수 있도록 합니다. 회계 오류로 인한 손실을 방지하기 위해 AI 도구는 이전의 수동 작업을 자동화하고 회계 프로세스를 간소화합니다. 자동화된 회계 시스템은 월별 감사를 수행하고 잘못된 부족 청구를 식별하며 회사에 수천 달러의 비용이 들 수 있는 잘못된 지불 거절 및 중복 청구를 처리할 수 있습니다.

기계 학습 기능을 통해 기업은 온라인 시장에서 제품에 영향을 미치는 추세를 예측할 수 있습니다. 다시 말하지만, 소규모 산업 브랜드가 가상 문을 닫게 만드는 값비싼 회계 오류 유형을 피할 수 있습니다. 또한, 예측은 하나의 포털을 통해 액세스할 수 있는 구매자의 주문 내역을 신속하게 처리하여 고객 만족도를 높입니다. 마지막으로, 자동화된 시스템은 사이버 보안을 강화하고 보안 침해로 인한 중단 가능성을 줄이는 수단으로 추적성을 가능하게 합니다.

온라인 상거래의 모든 측면을 관리하는 시스템은 브랜드가 이윤을 극적으로 증가시키고 시스템 오류로 인한 매출 손실을 줄이는 가장 좋은 방법입니다. 이러한 기능을 산업 브랜드에서 사용할 수 있으므로 온라인 판매에서 최고 수준의 성공에 도달하는 데 방해가 되지 않습니다.

Rohan Thambrahalli는 의 창립자이자 사장입니다. 업스타트웍스 .