데이터 마이닝과 AI 활용: 산업 브랜드의 이커머스 성공 청사진

지난 1년간 이커머스 공간이 완전히 뒤집히며 오프라인 매장들이 온라인 판매로 이동하게 만들었습니다. 많은 산업 브랜드가 처음 뛰어든 디지털 마켓플레이스인 Amazon.com Inc.는 경쟁사를 제치고 규모 있는 가장 빠르게 성장하는 소매 비즈니스가 되었습니다. 2022년 월마트를 제치고 미국 최대 소매업체가 될 궤도에 올랐습니다.

매장들이 문을 다시 열기 시작했지만, 온라인 구매의 편리함은 외면하기엔 너무 매력적이었습니다. 한 설문조사에 따르면 코로나19 팬데믹으로 인해 많은 제품 카테고리에서 온라인 구매 비중이 총매출의 6%에서 10%로 증가했습니다.

이 성공은 연쇄 반응을 촉발해 많은 산업 브랜드가 온라인 마켓플레이스에 진출하게 만들었습니다. 그럼에도 기업들이 디지털 전환을 하면서 잠재적 현금 흐름 손실로부터 자신을 보호해야 합니다. 이는 운영을 중단시킬 위험이 있습니다.

어떤 요인이 산업 브랜드를 온라인에서 돈 잃을 위험에 빠뜨릴까요? 온라인 판매 전환은 많은 중소기업을 잠재적으로 거대한 회계 오류에 노출시켜, 이익 손실 측면에서 눈덩이 효과를 만듭니다. 산업 브랜드의 현실은 많은 곳이 산업 판매의 하룻밤 디지털화에 발맞추기 어렵다는 것입니다. 디지털 전환으로 이러한 변화에 대응함으로써 기업들은 이커머스 생태계에서 생존 가능한 경쟁자로 자리매김할 수 있습니다.

이 새로운 디지털 시대에서 경쟁력 있고 지속 가능하려면, 산업 브랜드는 복잡한 데이터를 처리하기 위한 고급 자동화 도구를 통합해야 합니다. 이 과정에서 미수금, 차지백(chargeback), 회계 오류로 인한 수십만 달러 손실을 피하고, 구식 수작업 프로세스를 줄일 수 있습니다. 새롭게 설계된 이커머스 소매업체는 인공지능, 자동화, 머신러닝 같은 기술을 활용하는 시스템을 채택해 온라인 판매를 늘리고 아마존 같은 이커머스 마켓플레이스의 복잡성을 헤쳐 나갈 수 있습니다.

산업 브랜드는 제품 콘텐츠, 성과 데이터, 이커머스 마켓플레이스에서 더 강력한 입지 구축을 지원하는 AI 기술의 역량을 볼 수 있습니다. AI 생성 데이터는 기업에 실시간 가격 인텔리전스도 제공합니다.

데이터 마이닝 도구는 산업 브랜드가 강력한 이커머스 경쟁자로 자리잡도록 돕습니다. 이들은 판매자가 구매자를 더 잘 지원하게 하고, 모든 수준에서 프로세스를 간소화합니다. 자동화와 데이터 마이닝은 타겟 광고와 맞춤형 보고를 통해 브랜드가 광고비를 관리하는 데도 도움을 줍니다.

데이터 대시보드 인사이트는 온라인 브랜드 가시성을 들여다보게 해, 기업이 입력을 조작하고 마켓플레이스에서의 입지를 평가할 수 있게 합니다. 회계 오류로 인한 손실을 방지하기 위해 AI 도구는 이전에 수작업이던 작업을 자동화하고 회계 프로세스를 간소화합니다. 자동화된 회계 시스템은 월간 감사를 수행하고, 잘못된 부족 청구를 식별하며, 잘못된 차지백과 중복 청구를 처리해 기업에 수천 달러 비용을 초래할 수 있는 것들을 막아줍니다.

머신러닝 역량은 기업이 온라인 마켓플레이스에서 자사 제품에 영향을 미치는 트렌드를 예측하게 합니다. 다시 말해, 소규모 산업 브랜드가 가상 문을 닫게 만드는 값비싼 회계 오류를 피할 수 있습니다. 또한 예측은 구매자 주문 이력을 단일 포털에서 접근 가능하게 해 고객 만족도를 높입니다. 마지막으로 자동화 시스템은 추적성을 가능하게 해 사이버 보안을 강화하고 보안 침해로 인한 혼란 가능성을 줄입니다.

온라인 상거래의 모든 측면을 관리하는 시스템은 브랜드가 이익률을 극적으로 높이고, 체계적 오류로 인한 손실 수익을 줄이는 최선의 방법입니다. 이러한 역량을 산업 브랜드가 활용할 수 있게 된 지금, 온라인 판매에서 최고 수준의 성공에 도달하는 것을 막을 것은 아무것도 없습니다.

로한 탐브라할리(Rohan Thambrahalli)는 UpstartWorks의 창업자이자 사장입니다.