AI驱动下的电商未来：机遇与挑战

电商巨头们正身处风口浪尖。在动荡的市场中，如何兼顾卓越的客户体验和商业价值，成为摆在他们面前的巨大难题。而答案，或许就藏在人工智能的浪潮之中。

这不仅仅关乎眼前的利益，更是对未来的战略布局。人工智能正在各行各业展现其强大的变革力量，它不仅提升效率，更能创造非凡的购物体验，准时交付，并整合所有触点。commercetools创始人兼首席创新官Dirk Hoerig认为，AI正站在颠覆购物方式的边缘。

Hoerig指出：“AI很快就会改变人类的行为方式，以及我们与公司和产品互动的方式。企业需要立即拥抱AI，利用其强大的功能，为AI主导的客户体验时代做好准备，届时，AI而非实体店面将成为体验中心。”

传统电商的互动中心一直是各个设备上的店面，消费者亲自浏览、选择、下单和退货。但“代理式购物”时代即将到来，AI将代劳所有这些任务。对零售商而言，这意味着需要针对AI的“狩猎”行为，优化产品、客户数据、定价和库存等。

Hoerig强调：“AI将与品牌、制造商和零售商互动，但这不仅仅是在人和公司之间增加一层中间层。这是购物者体验品牌和零售商方式的根本性转变，它正在颠覆客户旅程，更不用说客户获取、营销和销售策略了。”

例如，零售商目前的设计理念是围绕人类行为展开，将附加销售和交叉销售机会设置在消费者最有可能添加额外商品的地方。然而，随着AI驱动型购物代理的普及，这种方法可能不再奏效。这些专注于通过数据寻找最佳产品匹配的AI购物者，不会被冲动购买所影响。为了抵消客户获取成本并保持盈利能力，零售商必须重新思考策略，以适应AI驱动的购买行为。

这种转变已经开始，大型科技公司正争夺搜索市场份额——这通常是购物者的入口。社交网络也在探索将电商和产品发现融入其客户体验的新方法。

Hoerig解释说，拥有正确数据以及可组合式电商提供的强大、灵活的基础设施的零售商，才能适应代理式购物的趋势。

可组合式电商平台使零售商能够通过云原生、组件化和技术无关的方式，跨渠道和触点创建购物体验，从而使公司能够为任何AI工具或代理构建其数据结构。

例如，拥有传统单体式电商平台的组织需要找到一种方法，让代理能够访问一系列功能，而不会造成任何数据泄露。但可组合式电商不仅允许品牌将产品目录集成到代理网络中，还允许AI代理代表人类进行交易、访问退货信息和创建客户查询等等，而不会暴露任何内部数据。

虽然代理式购物尚处于萌芽阶段，但AI现已开始改变购物体验。以下是品牌需要了解的AI趋势：

Hoerig表示：“‘超级个性化’这个词并不新鲜，它一直被用来描述对产品目录的算法优化，主要基于过去的搜索和群体数据。借助生成式AI，我们有机会实时个性化和定制整个体验，从内容到语气和呈现方式。”

生成式AI可以根据客户的直接意图改写页面布局、内容和措辞，调整产品种类，并根据客户背景，通过应用程序和网站上的聊天提供个性化互动。例如，50岁的购物者与18岁的购物者在词汇和偏好的沟通风格上会有所不同。或者，如果您在旅游网站上时间紧迫，互动可以简短、直接且注重交易。如果您正在浏览美容网站，它可以提供更深入的对话。

本地化不再是一项费时费力的昂贵工作——例如，零售商不必再选择要翻译和优化的网站和内容语言。翻译可以在任何语言（甚至包括地方方言）上高效地进行大规模扩展。

Hoerig说：“这是客户渴望的互动类型，它能提升客户忠诚度并增强参与度。五年前，如果你问一个零售商：‘你是否会根据买家群体定制互动，调整你的语言和语气以更好地满足每个类别的需求？’他们会说这听起来是个好主意，但他们永远不会在一个大型目录上这么做。而现在，这一切都成为可能了。”

AI可以在很短的时间内处理海量数据，并提出改进零售运营关键方面的方案。这包括库存优化、用户点击行为中的欺诈检测、需求预测、价格优化等等。

供应链AI：许多零售商已经采用了复杂且昂贵的需求预测软件，其算法可以预测库存趋势，提供补货建议等等。加入AI后，构建和集成这些工具的成本将大大降低，速度和精度也将大幅提升，几乎可以实现实时预测，而且成本显著降低。它甚至可以改善客户购买体验，使“点击并提取”等工具更加精准。

欺诈预防：如果AI擅长任何事情，那就是模式识别，这可以直接应用于欺诈预防。例如，AI可以实时检测异常情况，并确定您的系统是否正在遭受试图收集数据并消耗计算能力的恶意机器人流量，还是来自购物者的兴趣激增。

自主决策：如今，提高效率和降低成本至关重要，这在任何情况下扩展规模时都会变得更加复杂。再加上客户期望一切都能顺利运行，企业在盈利营销和销售方面面临着诸多挑战。拥有一个能够帮助做出明智决策的AI副驾驶，将改变一切。

例如，促销活动远比通过电子邮件活动发送20%的折扣码复杂得多。营销经理需要准确了解哪些因素推动了业绩增长，而复杂的活动需要大量数据驱动的决策。AI可以创建一个优化营销人员工作的计划，并提供准确的预测和建议，以实现更高的收入。

Hoerig总结道：“这些趋势不仅仅关乎技术——它需要成功的执行，而可组合式电商框架是挖掘AI价值的关键。API优先的可组合式电商的模块化架构能够实现快速创新，释放敏捷性、效率、新的收入来源以及AI带来的可衡量的成果。”

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