善用数据挖掘与AI：工业品牌电商制胜蓝图
过去一年电商空间被彻底翻转，迫使实体店转线上销售。Amazon.com作为许多工业品牌转向的首个数字市场，已超越竞争对手成为规模化增长最快零售业务，有望2022年超越沃尔玛成美国最大零售商。
实体店重开后，网购便利性太诱人不可忽视。一项调查显示，因新冠疫情，许多品类在线销售占总销售比例从6%升至10%。
这成功引发连锁反应，驱动许多工业品牌建立在线市场存在感。尽管如此，企业数字化转型时必须防范潜在现金流损失，否则恐关停运营。
哪些因素让工业品牌面临线上亏损风险？转向线上销售让中小企业面临潜在巨大会计错误，引发利润损失滚雪球效应。工业品牌现实是：许多难以跟上工业销售一夜数字化。通过数字化转型响应变化，公司可定位为电商生态可行竞争者。
为在新数字时代具竞争力和可持续性，工业品牌需引入处理复杂数据的高级自动化工具。过程中避免因未收收入、退款拒付、会计错误损失数十万美元，减少陈旧手工流程。新设计电商零售商可采用利用AI、自动化、机器学习的系统，增加在线销售、驾驭Amazon等电商市场复杂性。
工业品牌可借AI技术能力协助创建产品内容、绩效数据、打造更强电商市场存在感。AI生成数据还提供实时定价情报。
数据挖掘工具助工业品牌巩固强势电商竞争者地位。让卖家更好服务买家，各层面精简流程。自动化和数据挖掘还帮品牌管理广告支出：靶向广告和定制报告。
数据仪表盘洞察提供在线品牌可见性视角，使企业能操纵输入、评估市场地位。为防会计错误损失，AI工具自动化前人工任务、简化会计流程。自动化会计系统可执行月度审计、识别错误短缺索赔、处理错误拒付和重复账单，否则可能让公司损失数千美元。
机器学习能力让企业预测影响产品在线市场的趋势。再次避免导致小工业品牌关虚拟门的昂贵会计错误。此外，预测加速买家订单历史获取，通过单一门户访问，提升客户满意度。最后，自动化系统实现可追溯性，作为收紧网络安全、减少安全漏洞导致中断可能性的手段。
管理在线商业各方面的系统是品牌大幅提升利润率、减少系统性错误导致收入损失的最佳方式。有这些能力加持，工业品牌在线销售成功无阻碍。
Rohan Thambrahalli 系 UpstartWorks 创始人兼总裁。
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