人工智能 (AI) 和機器學習在電子商務中的優勢

不僅增強現實 (AR) ，而且人工智能和機器學習被認為是這個時代及以後電子商務商家的強大工具。 讓我們找出原因和方法。

在大數據時代，電子商務網站可以訪問大量個人數據，包括人口統計、確切地理位置和個人偏好。 人工智能和機器學習技術具有巨大的價值，可以應用於電子商務行業的許多方面。

無論您是否意識到，您很可能已經在之前看到過這兩種方法。 例如，亞馬遜的個性化產品建議或 Facebook 的用於照片標記的面部識別。 然而，將這兩種技術完全集成到一個電子商務平台中是一種相對較新的可能性。

事實上，人工智能可以幫助商家更好地預測未來的銷售情況，提供更好的客戶支持，並重新定位逃跑的客戶。

在我們深入挖掘之前，重要的是要區分人工智能 (AI) 和機器學習 (ML)。

• 人工智能：能夠通過模仿人類認知來完成某些任務的機器
• 機器學習：人工智能的一個分支，一種通過一段時間內的經驗來提高性能的方法

好的，現在我們可以開始了。

在電子商務中使用人工智能和機器學習的 7 個好處

1.個性化產品推薦

人工智能可以處理任何網站上的客戶行為，使用算法來準確預測我們的客戶會喜歡什麼產品。 然後，它會建議您的客戶更有可能採取行動。

例如，在 2015 年底， The North Face加入了人工智能運動，並推出了由IBM 的 Watson 提供支持的自己的虛擬助手。 它通過對話式問答幫助消費者找到完美的夾克。 兩個月後，研究不僅顯示出很高的滿意度，而且銷售轉化率也達到了令人印象深刻的 75%。

該服務使用客戶的聲音查詢、購物需求和旅行計劃作為輸入並推薦商品。 這不僅符合客戶的標準，而且適合客戶計劃使用它們的位置——即使考慮到天氣預報。

人工智能和機器學習讓您擁有超個性化的產品推薦

電子商務領域另一個令人印象深刻的例子來自亞馬遜。 它使用您的瀏覽歷史和購買歷史向您推薦更多您喜歡的產品。 這不僅對亞馬遜有好處； 它也有利於您的客戶。 與其被你對零興趣的大量產品打招呼，你可以快速篩選出你很有可能感興趣的東西。這是客戶在 2019 年及以後想要的這種超個性化。

要改進您自己商店的推薦，請顯示基於客戶過去瀏覽歷史的推薦產品列表。 添加“經常一起購買”功能，以及“與您查看過的物品相關”功能。

您還可以通過顯示與過去購買相關的項目來個性化用戶體驗。

2. 啟用更智能的搜索

你有沒有試過在網上商店找東西然後放棄了？

它發生在我們所有人身上——但現在人工智能已經出現了，它不應該發生。

在實體店中，人工助理通常會在現場指導我們找到我們想要的東西。 儘管電子商務商店無法取代人工助理，但它們可以使用人工智能和機器學習。 這可以提高他們商店的搜索量，以便他們能夠理解長搜索詞和客戶的意圖。

人工智能可以改善對拼錯單詞的產品搜索

對於電子商務公司來說，常見的拼寫錯誤是失去的收入機會。 平均而言，25% 的電子商務搜索查詢拼寫錯誤，現代購物者不會因為輸入錯誤的命令而承擔責任。 如果他們找不到他們正在尋找的東西，大多數人只會在兩分鐘或更短的時間內放棄該網站。

人工智能使理解圖像成為可能。

曾經遇到過您喜歡任何產品或物品但不知道它叫什麼或它是什麼的情況？ 人工智能服務為您簡化了這項任務。 圖片搜索的概念是在電子商務網站中應用人工智能實現的。

買家可以根據圖片進行搜索。 電子商務網站的移動應用程序只需將相機對準產品即可找到產品。 這消除了對關鍵字搜索的需要。

閱讀更多： “SimiCart 的新圖像搜索功能：利用人工智能 (AI) 的力量”

例如，針對注重形象的千禧一代和 Z 世代消費者的服裝品牌Boohoo顯然注意到了這一點。 該公司最近與為零售商提供圖像識別技術的初創公司 Syte 合作，為他們的移動網站添加視覺搜索功能。 添加到搜索欄的相機按鈕允許用戶上傳他們的照片並發現庫存中視覺上最相似的產品。 然後，購物者會看到一系列相關產品，另外還有更多相似的款式和“Shop the Look”精選產品。

早期測試表明，通過相機應用程序使用“查看相似”功能的購物者的轉化率比不使用它的購物者高出 100% 以上。 BooHoo 還報告稱，每次會話查看的頁面增加了 135%，平均訂單價值增加了 12%。 最近，Boohoo 一直處於電子商務創新的最前沿，推出了其他幾個推動銷售的功能。

Target和Asos是兩家致力於將視覺搜索作為其電子商務體驗的一部分的零售商。 Target 於 2017 年與 Pinterest 建立了合作夥伴關係，整合了 Pinterest Lens。 這是 Pinterest 用於物理世界的視覺搜索工具，用於 Target 的應用程序。 它允許購物者在外出時拍攝產品照片，並在 Target 的網站上找到類似的商品。

AI引導下的語音購物體驗就更不用說了

日本零售商優衣庫以其易於穿著和易於購買的設計而聞名。 現在他們正在將他們的簽名“簡單”擴展到數字領域。 Uniqlo IQ 應用程序於夏季面向日本客戶推出，是一項面向購物者的全新語音激活數字禮賓服務。

您可以使用語音、文本或圖像與應用程序進行交互。 智能助手會根據場合、過去的購買情況，甚至是每日星座運勢，為您推薦個性化的造型。 然後提示用戶在線購買建議的外觀或將其定向到最近的有可用庫存的商店。

總而言之，請確保您的搜索框易於找到並添加自動完成功能。 這改善了搜索體驗，因為它限制了用戶為找到他們想要的東西而需要做的事情的數量。 它還可以防止客戶和商家出現拼寫錯誤和錯失機會。

讓用戶也可以在特定部門內進行搜索，並改進您的產品標籤和元數據以提高搜索結果的準確性。

3.提供24/7客戶服務

您的電子商務商店的特點是它始終開放，即使您在睡覺時也是如此！

幾年前，這代表了一個問題：誰會盡快響應客戶的詢問？ 你會不會是凌晨 3 點從床上爬起來，用腳趾撞在桌子上的那個人。 然後在你的手機上瘋狂地眨眼回應一位越南客戶，他要求知道你是否運送到河內？！

然後，一旦你在 3 點 18 分回到床上，你的手機又會嗡嗡作響。 這次是來自新西蘭的客戶。 該死的那些地獄般的時區和腳趾頭。

快進到 2018 年，我們現在擁有聊天機器人形式的人工智能，以提供更好的客戶服務。

例如，eBay ShopBot 為 eBay 創造了機會。 它可以在最大的社交消息平台之一——Facebook Messenger 上接觸到新的購物者群體，該平台每月有超過 10 億活躍用戶。

聊天機器人可能是最容易獲得的人工智能形式。 他們立即響應客戶。 當他們使用機器學習來詳細了解每個客戶時，他們能夠提供令人滿意的個性化答案，從而推動客戶更接近轉化。 聊天機器人收集數據、跟踪行為，並有助於提供無縫的購物體驗。

首先讓您的聊天機器人融入您公司的價值觀。 為用戶創造一種反映您的品牌的體驗。 同時確保機器人的響應簡短、直接，並始終讓客戶更接近解決他們的問題。

4. 更好的庫存管理

如果你的庫存過多，你就會失去現金。 如果您的庫存不足，那麼您就失去了銷售機會。 這是所有電子商務商家在某些時候都不得不與之搏鬥的那種蹺蹺板。

如果您的庫存不足，那麼您就失去了銷售機會。 這是所有電子商務商家在某些時候都不得不與之搏鬥的那種蹺蹺板。

啊，在這種情況下，機器人可以幫助我們。

庫存管理是一個真正的痛苦，它甚至可能是電子商務商店的垮台。 46% 的美國公司承認他們不跟踪庫存，而超過 1 萬億美元的資金被困在庫存中。

無論您是庫存過多還是庫存不足，庫存管理都可以讓您擺脫困境。 當手動完成時，很難對銷售做出準確的預測。 結果，我們最終遇到了現金流問題。

一旦人工智能開始運轉，對未來需求的預測就會變得更加精確。 這使您可以輕鬆控制您的供應鏈，並確保您更多地了解您的客戶及其行為。 結果，減少了收縮，您可以節省時間和現金。

如何通過人工智能和機器學習改善您的庫存管理？

從定性預測方法轉向定量預測方法是個好主意。 這是當您使用庫存管理工具根據產品過去的表現做出更好的決策時。

在訂購庫存時也要評估您的運輸成本。 當您知道您的持有成本是多少時，就更容易保持更健康的庫存水平。

使用您的工具來幫助您避免庫存過多或庫存不足。 兩者都可能非常昂貴，但它們很常見，尤其是在電子商務世界中。

5. 戰略業務決策

為此，在經營電子商務業務時，所有行動和分析都歸結為製定戰略業務決策。 這些決策依賴於強大的數據，這些數據不僅提供了原始數據，而且還向決策者講述了一個故事。

人工智能可以支持定期的數據檢索、定期分析和預測，從而為公司團隊成員專注於戰略而不是數據分析掃清了道路。

從銷售預測到更好的決策

銷售預測是人工智能的另一個基於預測的應用——這次是針對銷售。

利用過去的銷售數據、行業範圍的比較和經濟趨勢，人工智能可以預測銷售結果，幫助公司為業務決策提供信息，並預測短期和長期業績。

銷售預測也可以幫助估計產品需求，儘管銷售團隊也應該小心考慮其他因素：例如，遇到製造問題的公司可能由於庫存不足而只能銷售一定數量的產品，而不是由於對產品的需求不足。 因此，僅使用銷售數據來預測需求會產生不准確的預測。

6. 網絡安全

人工智能還改善了電子商務網站的網絡安全。 它可以防止或檢測任何欺詐活動。 電子商務必須每天處理大量交易。 網絡犯罪分子和黑客可以破解用戶帳戶以獲得未經身份驗證的訪問權限。

這可能導致私人數據和在線欺詐的暴露。 企業的聲譽也受到了很大的打擊。 為了防止這種情況，開發了人工智能和機器學習算法，可以減少網站上欺詐活動的機會。

7. 更好地了解您的客戶

忘記試圖了解異性，如果你不能了解你的客戶，你就輸了。

人工智能可以通過比您想像的更多地了解您的客戶來提高品牌忠誠度。 使用機器學習，它可以處理和分析客戶數據，然後您可以使用這些數據做出更好的銷售和營銷決策。

最終，人工智能會評估個人客戶的庫存和行為，以準確預測他們想要什麼。 它可以深入複雜而龐大的旅程分析，發現您甚至不知道存在的機會，以便您能夠提供超個性化的體驗。

您對客戶了解得越多，就越容易為他們提供他們想要的東西。

概括

如您所見，電子商務中的人工智能和機器學習有很多令人興奮的機會。 其中許多已經在使用或即將使用，因此您可以期待機器學習成為有效在線零售中越來越重要的一部分。