数据挖掘、人工智能：工业品牌如何跟上电子商务的步伐
在过去的一年里，电子商务空间已经转向内部，迫使实体店将销售转移到网上。亚马逊公司是许多工业品牌转向的第一个数字市场，它已经绕过竞争对手成为规模增长最快的零售业务。它现在有望在 2022 年超越沃尔玛成为美国最大的零售商。
随着商店开始重新营业，网上购物的便利性变得非常诱人而不容忽视。一项调查发现，由于 COVID-19 大流行，许多产品类别的在线购买量从总销售额的 6% 增加到 10%。
这一成功引发了连锁反应，促使许多工业品牌进军在线市场。尽管如此，随着企业进行数字化转型，他们必须保护自己免受潜在的现金流损失，这可能会导致其业务关闭。
哪些因素使工业品牌面临在线亏损的风险？转向在线销售使许多中小型企业面临潜在的大规模会计错误，从而在利润损失方面产生滚雪球效应。谈到工业品牌，现实情况是，许多品牌都在努力跟上工业销售一夜之间的数字化步伐。通过数字化转型应对这些变化，公司可以将自己定位为电子商务生态系统中可行的竞争对手。
为了在这个新的数字时代保持竞争力和可持续性，工业品牌需要采用先进的自动化工具来处理复杂的数据。在此过程中，他们避免因未收款、退款和会计错误而损失数十万美元，同时减少过时的手动流程。新设计的电子商务零售商可以采用利用人工智能、自动化和机器学习等技术的系统来增加在线销售额并驾驭亚马逊等电子商务市场的复杂性。
工业品牌可以利用 AI 技术提供的功能来帮助创建产品内容、性能数据，并在电子商务市场中建立更强大的影响力。 AI 生成的数据还为企业提供实时定价情报。
数据挖掘工具帮助工业品牌巩固自己作为强大的电子商务竞争对手的地位。它们允许卖家更好地为买家服务，简化各个层面的流程。自动化和数据挖掘还可以通过有针对性的广告和定制报告帮助品牌管理其广告支出。
数据仪表板洞察提供了对在线品牌知名度的了解，使企业能够操纵输入并评估其在市场中的地位。为防止会计错误造成损失，人工智能工具可自动执行以前的手动任务并简化会计流程。自动化会计系统可以进行月度审计，识别不正确的短缺索赔，并处理可能使公司损失数千美元的错误退款和重复账单。
机器学习功能使企业能够预测影响其在线市场产品的趋势。同样，他们可以避免导致小型工业品牌关闭虚拟大门的昂贵会计错误类型。此外，预测可以加快买家的订单历史记录，可以通过一个门户访问，从而提高客户满意度。最后，自动化系统可实现可追溯性，以此加强网络安全并降低因安全漏洞造成中断的可能性。
一个管理在线商务各个方面的系统是品牌实现利润率大幅增加和减少由于系统错误造成的收入损失的最佳方式。工业品牌可以使用这些功能，没有什么可以阻止他们在在线销售中取得最高水平的成功。
Rohan Thambrahalli 是的创始人兼总裁 UpstartWorks .
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