データマイニング、AI：産業ブランドがEコマースに追いつく方法

eコマーススペースは過去1年間で内部化され、実店舗での販売をオンラインに移行することを余儀なくされています。多くの産業ブランドが注目した最初のデジタルマーケットプレイスであるAmazon.comInc。は、大規模で最も急成長している小売ビジネスとして競合他社を迂回しました。現在、2022年にアメリカ最大の小売業者としてウォルマートを追い抜く軌道に乗っています。

店舗が再開するにつれ、オンライン購入の利便性は見過ごせないほど魅力的になりました。ある調査によると、COVID-19のパンデミックにより、オンライン購入は多くの製品カテゴリで総売上高の6％から10％に増加しました。

この成功は連鎖反応を引き起こし、多くの産業ブランドがオンラインマーケットプレイスでの存在感を高めています。それでも、企業がデジタル化を進めるにつれ、事業を閉鎖する恐れのある潜在的なキャッシュフロー損失から身を守る必要があります。

産業ブランドがオンラインでお金を失うリスクにさらされている要因はどれですか？オンライン販売への移行は、多くの中小企業を潜在的に大規模な会計エラーにさらし、利益の損失という点で雪だるま式の効果を生み出します。インダストリアルブランドに関して言えば、多くの人が一夜にしてインダストリアル販売のデジタル化に追いつくのに苦労しているのが現実です。これらの変化にデジタルトランスフォーメーションで対応することで、企業はeコマースエコシステムで実行可能な競争相手としての地位を確立できます。

この新しいデジタル時代で競争力と持続可能性を確保するには、産業ブランドは複雑なデータを処理するための高度な自動化ツールを組み込む必要があります。その過程で、彼らは、時代遅れの手動プロセスを減らしながら、未回収の収益、チャージバック、および会計エラーから数十万ドルを失うことを回避します。新しく設計されたeコマース小売業者は、人工知能、自動化、機械学習などのテクノロジーを利用するシステムを採用して、オンラインセールスを増やし、Amazonなどのeコマースマーケットプレイスの複雑さを乗り越えることができます。

産業ブランドは、AIテクノロジーによって提供される機能を利用して、製品コンテンツ、パフォーマンスデータ、およびeコマース市場でのより強力なプレゼンスの作成を支援できます。 AIで生成されたデータは、企業にリアルタイムの価格設定インテリジェンスも提供します。

データマイニングツールは、産業ブランドが強力なeコマースの競争相手としての地位を固めるのに役立ちます。これにより、売り手は買い手により良いサービスを提供し、あらゆるレベルでプロセスを合理化できます。自動化とデータマイニングは、ターゲットを絞った広告とカスタマイズされたレポートを通じて、ブランドが広告費を管理するのにも役立ちます。

データダッシュボードの洞察は、オンラインブランドの可視性を調査し、企業が入力を操作して市場での地位を評価できるようにします。アカウンティングエラーによる損失を防ぐために、AIツールは以前は手動で行っていたタスクを自動化し、アカウンティングプロセスを合理化します。自動化された会計システムは、毎月の監査を実施し、誤った不足請求を特定し、誤ったチャージバックや重複した請求を処理することができます。そうしないと、企業に数千ドルの費用がかかる可能性があります。

機械学習機能により、企業はオンラインマーケットプレイスで自社製品に影響を与える傾向を予測できます。繰り返しになりますが、彼らは小さな産業ブランドが仮想の扉を閉めることにつながるような高価な会計エラーを回避することができます。さらに、予測により、1つのポータルからアクセスできる購入者の注文履歴が迅速化され、顧客満足度が向上します。最後に、自動化されたシステムは、サイバーセキュリティを強化し、セキュリティ違反によって引き起こされる混乱の可能性を減らす手段として、トレーサビリティを可能にします。

オンラインコマースのすべての側面を管理するシステムは、ブランドが利益率の劇的な増加と、体系的なエラーによる収益の損失の削減を達成するための最良の方法です。これらの機能を産業用ブランドが利用できるため、オンライン販売で最高レベルの成功を収めることを妨げるものは何もありません。

RohanThambrahalliは創設者兼社長です UpstartWorks 。