《AI Magazine》 探讨了人工智能在电子商务中的一些主要用例 《AI Magazine》 探讨了人工智能在电子商务中的一些主要用例,因为该技术有助于提高自动化和个性化的客户体验
电子商务中的人工智能用例将继续扩大。
越来越多的企业正在利用这项技术,因为它可以帮助他们实现流程自动化、提供个性化的客户体验 (CX) 并做出数据驱动的决策。人工智能有潜力帮助电子商务企业根据数据向客户推荐产品,帮助他们了解和识别新的购买行为或趋势。
当今世界,客户对生成式人工智能 (Gen AI) 的期望比以往任何时候都高,这促使组织更加积极主动。考虑到这一点,AI Magazine 考虑了人工智能在电子商务中的一些主要用例。
10.个性化产品推荐
企业可以利用个性化产品推荐来了解客户的行为和偏好。他们可以通过使用数据分析和机器学习技术、实施推荐算法和个性化用户界面等来实现这一点。
随着购物者渴望使用人工智能应用,个性化推荐变得越来越常见。零售商现在可以使用客户评论和评分,并将社交媒体数据整合到人工智能中,以改善整体体验。
9.虚拟购物助理
虚拟助理正日益影响客户的购买方式,为电子商务零售商提供创意机会。这种技术正在兴起,因为虚拟购物助理利用人工智能与客户进行类似人类的对话并帮助解答任何问题。
与聊天机器人不同,人工智能助手可以使用自然语言处理 (NLP) 来适应用户所说的内容并提供量身定制的建议。因此,它们可以帮助提高客户参与度、节省公司时间和金钱,并创造更无缝的在线购物体验。
8.动态定价
动态定价是指根据不断变化的市场条件调整产品或服务的价格。企业可以通过这种方式利用人工智能来推动数据驱动的决策和市场研究,同时优化利润率并吸引目标市场中的新客户。
人工智能算法可以分析市场需求、竞争和客户行为来制定价格,提高客户满意度。
7. 欺诈检测
在虚假信息泛滥的时代,企业越来越多地希望利用人工智能的力量来应对欺诈行为。该技术可以通过分析大量数据和解读用户行为来主动识别可能的欺诈行为。
人工智能能够分析交易规模、频率和购买历史,以识别欺诈风险。更广泛地说,人工智能可以帮助公司发现欺诈的早期迹象,并加快新检测模型的开发和测试。
6. 更智能的搜索(视觉搜索、NLP、CV)
人工智能搜索引擎可以通过理解用户搜索查询背后的背景来帮助提供更准确的搜索结果。例如,该技术可以根据用户的实时偏好为他们提供个性化的搜索结果,从而为企业提供更智能的见解。
在电子商务平台中,人工智能搜索能够理解自然语言查询,引导用户找到与他们更相关的产品。然后,企业能够使用这些数据来提高客户满意度。
5. 追加销售
通过利用机器学习算法和数据分析,人工智能可以用来增强电子商务中的追加销售策略。人工智能工具可以分析客户数据,如购买历史、浏览行为和偏好,以创建详细的客户资料和细分。
基于这些见解,人工智能推荐引擎可以在购买过程中实时提供高度个性化和相关的追加销售建议——增加成功追加销售的可能性并提高平均订单价值。
4.库存管理
通过利用人工智能,电子商务公司可以通过高效的库存管理实践简化运营并提高客户满意度。
机器学习算法可以分析历史销售数据、客户行为模式和市场趋势,从而准确预测需求。这可以优化库存水平,减少库存过剩和缺货。人工智能可以自动执行重新订购流程,确保根据实时数据及时补货。此外,人工智能驱动的预测分析可以识别滞销商品,让企业制定清仓销售策略或停产无利可图的产品。
3. 改善需求预测
通过分析历史销售数据、客户行为和市场趋势,人工智能可以生成更准确的预测——为电子商务零售商提供竞争优势。
这种数据驱动的方法可以高度准确地预测未来的需求,最大限度地降低库存过剩或缺货的风险。此外,人工智能可以不断学习和适应不断变化的市场动态,确保预测保持相关性和可靠性。借助人工智能支持的改进需求预测,公司可以做出明智的决策,降低与库存过剩相关的成本,并通过更好的产品可用性提供卓越的客户体验。
2. 减少体力劳动
人工智能可以帮助自动化电子商务工作流程中的手动任务,以提高效率和生产力。同样,企业可以减少对人力的依赖,从而简化运营。
尽管公众对人工智能取代人类工人感到担忧,但负责任的公司利用人工智能来支持(而不是补充)工人,将获得巨大优势。通过这样做,组织能够减少停机时间并使其运营顺利进行。
同样,实施自动化也可以支持改进决策。