電子商務(wù)企業(yè)如何利用人工智能

　　去年，電子商務(wù)行業(yè)增長了25％以上，預(yù)計(jì)這種繁榮將持續(xù)下去。隨著如此豐富的電子商務(wù)業(yè)務(wù)和競(jìng)爭(zhēng)將變得更加激烈，保持可見和相關(guān)性對(duì)于在線零售商來說從來就不是一個(gè)挑戰(zhàn)。

　　人工智能（AI）的出現(xiàn)使這個(gè)擁擠的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)成為可能 - 即使對(duì)于小型電子商務(wù)企業(yè)也是如此。

　　智能部署AI工具，如自然語言處理（NPL），機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和數(shù)據(jù)挖掘，使各種規(guī)模的公司能夠以最少的投入吸引和留住客戶。以下是AI可以幫助電子商務(wù)業(yè)務(wù)的十種方式。

　　1.虛擬個(gè)人助理

　　雖然這可能聽起來不是一個(gè)明顯的起點(diǎn)，但研究表明，31％的企業(yè)高管將虛擬個(gè)人助理（VPA）的使用評(píng)為最具影響力的人工智能工具。VPA是一個(gè)從不睡覺，從不累人的助手，他利用NPL來理解人類的言語，并根據(jù)需要做出回應(yīng)或采取行動(dòng)。這既可以為管理人員節(jié)省時(shí)間，也可以作為客戶的工具。

　　2.客戶服務(wù)

　　到明年（2020年），80％的客戶互動(dòng)將由AI處理。聊天機(jī)器人正迅速成為客戶服務(wù)中不可或缺的工具; 作為呼叫中心的替代品，它們更便宜，更高效。去年，67％的消費(fèi)者使用聊天機(jī)器人進(jìn)行客戶服務(wù)。這仍然是基于NPL和ML技術(shù)的久經(jīng)考驗(yàn)的AI工具。聊天機(jī)器人可以集成到購物車，在線支持和訂購流程中。

　　3.社交聆聽

　　如此多的信息在社交媒體上分享，并通過傾聽潛在客戶的意見。企業(yè)可以深入了解新市場(chǎng)，了解他們當(dāng)前的產(chǎn)品和策略是如何運(yùn)作的。社交媒體中的關(guān)鍵字或品牌名稱跟蹤可以通過數(shù)據(jù)挖掘有效地執(zhí)行。然后，可以將這些數(shù)據(jù)壓縮為可操作的反饋，以改善客戶體驗(yàn)和品牌的影響范圍。

　　4.預(yù)測(cè)營銷

　　ML工具分析消費(fèi)者數(shù)據(jù)并優(yōu)化電子商務(wù)網(wǎng)站以提供有針對(duì)性的營銷。每個(gè)消費(fèi)者都會(huì)看到他們想要看到的東西 - 他們希望如何看待它 - 以及何時(shí)想要看到它。收集的客戶數(shù)據(jù)越多，優(yōu)化對(duì)該客戶的影響就越大。

　　通過親自瀏覽這些豐富的信息需要數(shù)年時(shí)間，但通過機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和AI洞察，這些優(yōu)化可以快速完成。公司可以使用更新的信息不斷更新有關(guān)其客戶的信息 - 以便客戶/客戶保持參與。

　　5.個(gè)性化

　　有這么多公司和產(chǎn)品爭(zhēng)奪注意力，消費(fèi)者會(huì)傾向于那些看起來像個(gè)人的網(wǎng)站。個(gè)性化正在接管我們的購買方式。通過利用通過其在線展示廣泛獲得的客戶信息，企業(yè)可以提供個(gè)性化廣告，提出相關(guān)建議，并為他們制作特定內(nèi)容。如果沒有AI的力量篩選數(shù)據(jù)，這是不可能的。

　　6.針對(duì)潛在客戶

　　當(dāng)銷售團(tuán)隊(duì)沒有跟進(jìn)潛在客戶時(shí)，營銷預(yù)算經(jīng)常被浪費(fèi)。在一項(xiàng)調(diào)查中，營銷人員透露，33％的潛在客戶從未接受過跟進(jìn)。潛在的購買者可以解決問題，但面部識(shí)別和預(yù)測(cè)工具等技術(shù)使企業(yè)能夠識(shí)別客戶的品牌忠誠度和產(chǎn)品偏好。

　　使用此信息提供更多相關(guān)建議和優(yōu)惠可為客戶/客戶節(jié)省大量時(shí)間和信息。通過新的潛在客戶，人工智能可以促進(jìn)銷售。通過分析數(shù)百萬潛在客戶的數(shù)據(jù)并識(shí)別符合特定標(biāo)準(zhǔn)的客戶，可以確定高質(zhì)量的前景。

　　7.成為本地人

　　無論電子商務(wù)業(yè)務(wù)位于何處，從客戶數(shù)據(jù)中挖掘基于位置的智能都可以使其顯示在本地。通過提供基于位置的優(yōu)惠，特定地點(diǎn)的廣告以及預(yù)測(cè)位置趨勢(shì)，本地客戶可以提高他們自己城鎮(zhèn)中企業(yè)的工作量。這種額外的個(gè)性化水平通過優(yōu)先考慮其所在區(qū)域獨(dú)有的產(chǎn)品，顯著影響網(wǎng)站對(duì)用戶的效用。

　　8.高效的數(shù)據(jù)分析

　　沒有人力團(tuán)隊(duì)有能力或時(shí)間準(zhǔn)確，徹底地記錄，分析和消化世界各地潛在客戶的數(shù)據(jù)量。依賴用戶驅(qū)動(dòng)反饋的電子商務(wù)企業(yè)落后于那些使用AI收集和使用信息的企業(yè)。

　　數(shù)據(jù)挖掘和ML允許高效和及時(shí)地處理數(shù)百萬個(gè)數(shù)據(jù)集，以協(xié)助業(yè)務(wù)的各個(gè)方面。

　　9.跨平臺(tái)整合

　　隨著消費(fèi)者習(xí)慣于在家中和他們的人身上使用越來越多的技術(shù)，這些技術(shù)的共同期望也在增加。使用AI將零售平臺(tái)與現(xiàn)有設(shè)備（如智能手機(jī)，健身追蹤器甚至家用電器）集成，可以簡(jiǎn)化客戶的購物體驗(yàn)，并將其吸引到提供這些選項(xiàng)的公司。

　　10.優(yōu)化搜索

　　電子商務(wù)網(wǎng)站的ML搜索功能使商店能夠“記住”每個(gè)訪客的習(xí)慣，搜索方式和偏好。在下次客戶返回時(shí)，使用此信息可以為他們提供所有服務(wù)。AI也可以進(jìn)行智能搜索; 通過識(shí)別用戶的個(gè)人特征，該技術(shù)可以幾乎即時(shí)地預(yù)測(cè)每個(gè)用戶想要的內(nèi)容。

　　通過分析產(chǎn)品詳細(xì)信息和搜索內(nèi)容，還可以主動(dòng)建議補(bǔ)充產(chǎn)品。消費(fèi)者更有可能在使用這些技術(shù)的網(wǎng)站上查找和購買更多商品。

　　全球的電子商務(wù)公司已經(jīng)實(shí)施了許多這些工具，以提高效率并覆蓋更廣泛的受眾。亞馬遜，eBay和阿里巴巴等零售商都在大力投資人工智能技術(shù)。AI的美妙之處在于，不需要亞馬遜規(guī)模的預(yù)算來保持與這些行業(yè)巨頭的競(jìng)爭(zhēng)力。