电子商务中的人工智能和机器学习：优势和用例 | 生态的

去年 ChatGPT 首次出现时，全世界都为之悲痛。 聊天机器人已迅速成为客户服务中最突出的机器学习用例之一，并表明人工智能 (AI) 已经达到技术可以比人类更好地执行某些任务的地步。

但电子商务中的机器学习 (ML) 和 AI 远远超出了聊天机器人。 零售商使用 AI 进行个性化、数据分析、 动态定价和推荐引擎。 Zalando 和 Asos 等大牌正在建立整个深度学习部门，以便在客户访问网站时更好地了解他们。 

人工智能似乎给电子商务带来了不可逆转的变化。

在 Elogic，我们一直站在最前沿 顶级电子商务趋势 自 2009 年以来，可以肯定地说 ML 和 AI 将继续存在。 作为一家与平台无关的公司，我们看到许多主要电子商务平台（如 Adob​​e Commerce 和 Salesforce Commerce Cloud）利用 ML 算法来提供出色的客户体验 (CX) 和对分析的更深入洞察。

在本文中，您将了解电子商务公司如何在电子商务中使用 AI，为什么您可能想要投资它，以及如何开始实施它以简化您的日常业务运营并改善您的 CX。

机器学习和人工智能如何工作？

尽管术语 ML 和 AI 经常互换使用，但它们的含义略有不同。

机器学习（ML） 是人工智能 (AI) 的一个子集，它实际上是在教机器……学习！ 机器学习模型以数据为食，并在其中寻找模式，试图得出结论，就像人类一样。 该系统没有明确编程，而是学习使用历史数据做出预测或做出一些决定。

推荐引擎是电子商务机器学习的一个典型例子。 系统了解用户的相关详细信息，如上次购买的产品、他们喜欢的颜色、预算等，并推导出一种算法来推荐客户可能购买的产品。

了解更多： 20 种最佳电子商务工具，可促进您的在线业务 

同时， 人工智能（AI） 是一个更广泛的术语，指的是允许计算机模仿人类智能的任何技术。 Siri、Cortana 和 Alexa 语音助手都是人工智能的例子。

每当您在商店中看到支持语音的搜索或个性化产品时，您就会知道这些是 AI 和电子商务在起作用。

尽管如此，人工智能和机器学习在网上购物中齐头并进。 虽然这对零售商来说可能是一个不断发展的领域，但它们为新的客户互动和商机铺平了道路。

抓住商机：AI 和 ML 如何使电子商务受益？

AI 和 ML 对电子商务行业产生了深远的影响。 以下是 AI 和机器学习在电子商务中的主要优势，可帮助公司今天开始业务转型。

更高的ROI

很少有人真正意识到人工智能是如何增加电子商务销售额的。 根据 麦肯锡人工智能现状报告, 79% 的受访者表示将 AI 融入营销和销售中增加了业务收入。 将其集成到您的 CRM 中可能会创建更高效​​的销售流程。 添加基于 AI 的电子商务平台，如 CDP 或商业智能 (BI)，将为您的个性化铺平道路，这将增加您的平均订单价值 (AOV) 和客户忠诚度。

事实上，有很多案例可以说明这种好处。 亚马逊的推荐引擎推动了该公司 35% 的年销售额，而阿里巴巴在投资其智能物流计划后将交付错误减少了 40%。

有针对性的营销和广告

Salesforce，顶级 CRM 和电子商务解决方案以及 逻辑伙伴, 指出客户期望个性化的体验。 还是，只是 26％的营销人员 相信他们的组织拥有成功的个性化战略。 最大的挑战之一是孤立的数据——当部门无法访问有关客户的相同信息时——这会导致客户体验脱节。

统一数据是人工智能在电子商务中的优势之一。 由于 AI 和 ML 从整个企业的多个数据源中提取信息，因此 AI 技术可以通过生成可见、可访问且可操作的见解来打破这些孤岛。 例如，人工智能驱动的客户数据平台 (CDP) 将统一您的数据并分析大量数据，并加速测试和完善营销活动的过程。

您可以使用这些见解来识别趋势、预测潜在的客户趋势，并推荐与珍贵购买或查看的产品相似的产品。 最重要的是，你可以大规模个性化 跨渠道定制用户体验。

明智的业务决策

许多企业发现不仅收集数据而且理解数据都非常困难。 到目前为止，传统的分析工具已经达到了目的，但肯定不像那些在电子商务中采用 AI/ML 的工具。

AI 驱动的预测分析在这里值得一提。 它可以使您的业务决策更加明智，并准确预测电子商务商店中特定商品或整个类别的未来产品需求模式。 

“假设您已经着手提高公司的收入”，说 伊戈尔·亚科夫列夫，Elogic Commerce 的执行合伙人兼首席运营官。 “根据您收集的数据样本，系统认为服务 Y 的利润率最高。 它会扫描请求该服务的客户类型，并建议您将该服务推广给特定的目标群体。 将 AI 添加到此类分析工具中，您将获得预测分析。”

优化物流和库存管理

库存管理是最大的 B2B 和 B2C 挑战之一，因为您手头的库存可能过多或有限。 物流也是如此，零售商投资于有效的供应链战略以降低采购和制造成本。

简化的物流和清晰的库存视图是人工智能在电子商务中的优势之一。 先进的实时库存管理系统依靠人工智能来通知您整个仓库和渠道的库存可用性。 他们还可能分析数据以预测需求模式并优化您的仓库补货计划。

事实上，麦肯锡公司 报告 人工智能驱动的预测可以将供应链错误减少 20% 到 50%，从而转化为更高的销售额。 例如，如果你 网上卖鞋，您可能会发现冬季鞋的需求在秋季增加，并相应地计划、库存和安排交货，同时考虑到供应链中断的风险。

更高的客户转化率

人工智能算法使营销人员能够快速分析和优化页面，以提高客户参与度和转化率。 

例如，DTC 品牌和百事可乐的子公司 SodaStream， 用过的 用于电子商务的人工智能和机器学习分析其营销活动在全球 46 个市场的有效性。 结果表明，广告对消费者的吸引力因渠道而异。 该品牌的电子邮件转换率提高了 3%-5%，SMS 文本转换率提高了 10-15%。

这只是人工智能在电子商务中的一个应用。 您还可以将其应用于您的： 

• 站点搜索（因为您的客户找到他们需要的东西的速度越快，您的销售速度就越快）
• 再营销活动（向您的用户发送个性化的促销和奖励，以鼓励他们在放弃购物车后返回并完成购买）
• 客户服务（通过为您的购物者提供自助式 AI 支持的聊天机器人，打通客户支持热线的无尽通道）。

电子商务示例中最成功的 ML 和 AI 是什么？

eBay 和亚马逊等大公司在整个销售周期中都有 AI 集成的成功经验。 但是，您不一定需要成为市场领导者才能使用这些技术。 电子商务中 AI 的成功用例表明，无论您的商店规模如何，您都可以集成 AI 和 ML 技术以获得竞争优势。

了解更多： 电子商务领导者：亚马逊如此成功的 7 个原因 

推荐引擎

推荐系统通过提供个性化的报价和增强的客户体验来帮助公司提高销售额。 推荐通常可以加快网站搜索速度，方便用户访问所需内容，而且非常好 交叉销售和向上销售 人工智能在网上购物中的例子。 

它们还有助于提高购买率并提高用户忠诚度，从而转化为更高的销售额。 在 Elogic 团队为一家美国时装零售商集成 Certona 人工智能驱动的个性化解决方案后， Carbon38，该品牌的平均订单价值 (AOV) 和回头客大幅增加。

定价策略

人工智能定价将使用该算法来分析大量数据，并根据该分析做出定价决策。 这是 AI 在 B2B 电子商务中最突出的例子之一。

用于数据分析的高级工具从多渠道来源获取信息并确定价格的灵活性。 影响因素包括位置、客户购买态度、调味料和特定细分市场的市场价格。 

此外，该算法进行客户细分和实时优化，让您个性化定价方案。

例如，我们的芬兰客户，一位 B2B 技术组件专家 威克森，现在可以分析用户行为并根据注册/新客户、订单量和市场状况调整价格等级。

视觉搜索

尽管购物者倾向于在购买前浏览视觉内容，但他们有时无法找到合适的词来描述他们正在搜索的内容。 视觉搜索使它变得容易得多。 客户可以简单地上传图片，而不是输入冗长而详细的查询。 结果，客户可以缩小搜索范围并获得更多相关项目。

Bing Visual Search、Google Lens 和 Image Search 都是强大的电子商务 AI 工具，它们已将此类搜索变成一种趋势。 市场正在使用 Pinterest 的 Lens Your Look 搜索引擎，使您能够找到与现有衣橱相关的服装选项。

例如，ASOS 将机器学习和电子商务完美结合，并为其移动应用程序构建了 Style Match 功能。 它可以让购物者拍照并从他们的目录中找到与之相匹配的产品。 该工具鼓励购物者从该品牌购买商品。

如果与语音搜索和对话商务相结合，这种趋势会产生特别积极的结果。 品牌可以为电子商务集成 Amazon Lex 机器学习模型，并利用自动语音识别来解释用户在搜索中的语音输入。

客户情绪分析

传统的情绪分析工具依赖于客户访谈、社会监控、评级和民意调查，所有这些都提供了大量的原始数据。 如果您开始手动分析它，肯定会漏掉一些东西。 

与此同时，人工智能工具将更快地分析大量数据，并识别买家行为中最小的变化。 机器学习技术人员使用语言处理来定义暗示积极或消极态度的词语。 因此，这些反馈表为产品或服务的改进提供了坚实而有见地的背景。

事实上，企业可以在他们的客户旅程地图中使用智能客户情绪分析。 这是 Elogic 为我们的一位客户制作的地图示例：

库存管理

商家的目标是执行适当的库存管理，以便在正确的时间和地点以正确的状态为客户提供正确的产品。 该过程涉及对库存和供应链的监控和深入分析。 

在库存管理方面，电子商务中的机器学习可以检测元素和供应链之间的模式和相关性。 该算法确定库存和存货的最佳策略。 相应地，分析师优化交付和运行库存，实施获得的数据。

客户支援

作为电子商务中机器学习最出色的应用之一，聊天机器人是帮助商家部分自动化与客户互动的绝佳方式。 更重要的是，您可以在保持质量的同时显着降低成本。 在复杂查询的情况下，机器人将检测是否需要人工干预并将客户重定向到客户支持代理。 

生成式人工智能在这里起着至关重要的作用。 随着人工智能工具更多地了解个人购物者，与客户的在线互动可能会变得更像与造型师或个人购物者的互动。 例如，二手消费品市场 Mercari， 已经介绍过 运行在 ChatGPT 软件上的 AI 驱动的购物助手，不仅可以响应客户的查询，还可以根据输入的问题推荐产品。

人工智能和机器学习在电子商务中应用的实际用例

到目前为止，您已经看到了 AI 和 ML 在电子商务中的优势和应用，这些优势和应用来自真实零售商的一些案例场景。 现在，是时候向您介绍一些知名人士，毫无疑问，他们是最大限度地利用这些行业尖端技术的专家。

了解更多： 使用 Adob​​e Commerce 的知名品牌列表 

亚马逊及其成功的客户服务 

亚马逊将无可挑剔的客户服务作为其主要竞争力之一 电子商务的优势. 并且这项服务是在电子商务人工智能的帮助下维护的。 那么，他们在哪些特定领域应用了这项技术？

• 产品推荐. 亚马逊利用协同过滤和按顺序排列的模型来预测每个特定客户接下来可能需要的商品。 该工具由收集的客户购买行为数据启用。
• 物流. AI 会更改路线、交付时间和其他交付参数，以提高效率和准确性。 无人机交付 将是亚马逊的下一步。
• 自然语言处理. 这种最新的深度学习技术正在为数字助理提供动力 亚马逊的 Alexa.

阿里巴巴及其以客户为中心的方法

该公司不断利用人工智能和机器学习支持的最先进工具。 阿里巴巴应用了增强现实镜子、面部识别支付、互动手机游戏等许多其他功能和工具。 具体来说，阿里巴巴专注于：

• 智能业务运营. 阿里巴巴自己的 ChatGPT 风格的产品叫做 统一千文，于 11 年 2023 月 XNUMX 日发布，据称正在优化工作场所的效率。 该工具执行多项任务，例如将口头对话转化为书面笔记和起草商业计划书。 从长远来看，这将节省员工的时间和资源，让他们专注于业务而不是繁琐的日常工作。
• 敏锐的个性化. 创造引人入胜的客户体验是大多数现代商家的基石。 阿里巴巴通过实施高度针对性的人工智能电子商务平台来实现这一目标。 凡是顾客曾经在何处购物过，都可以将其购买的商品与阿里池中的新商品进行匹配。 
• 智能供应链. 阿里巴巴创造了 阿里智慧供应链 – 一种人工智能工具，可预测产品需求、优化库存、确定合适的产品报价并制定定价策略。

宜家和增强现实的使用

招商者 在线销售家具 知道管理退货有多难。 产品体积庞大，购物者很难想象这件商品在他们周围的环境中，这会导致退货成本飙升。 宜家是借助人工智能和增强现实 (AR) 解决这个问题的品牌之一： 

• 更好的离线和在线客户体验. 该品牌的新特点 宜家创意 他们的网站和应用程序允许客户使用数字化家具设计和可视化他们自己的生活空间。 他们不再需要前往实体店看这件作品； 只需点击一下手机就足够了。 
• 视觉搜索. 用户可以将相机对准一件家具，IKEA Place 应用程序会找到其他类似的家具。 GrokStyle 的即点即搜索功能 已添加到应用程序中，被认为是搜索的未来。

Gap 和他们的虚拟更衣室

当希瑟·米克曼 (Heather Mickman) 成为全球最大的服装和配饰零售商之一 Gap 的临时首席信息官时，他 把它当作自己的使命 让 AI 成为他们在 Gap 中工作方式的 DNA 的一部分。 以下是他们肯定成功的领域：

• 优化库存移动. 他们基于 ML 的解决方案可自动生成准确的尺码配置文件，以确定特定商店销售的特定商品的尺码。 这样，品牌就能跟上客户的需求和满意度。
• 虚拟试衣间. 该公司提供了一款 AR 应用程序，让购物者无需进入商店即可试穿 Gap 服装。 用户可以从应用程序中的五种体型中选择一种，将 Gap 服装穿在身上，如果喜欢，还可以在线购买。

如何在您的电子商务业务中实施人工智能和机器学习？

电子商务中的机器学习用例令人印象深刻，它们涵盖所有领域，从改善客户服务到为您的企业提供更高的安全性。 预计在零售业实施人工智能驱动的自动化 从 40% 增加到 80% 在接下来的3年。 

那么，帮助您的企业抓住大浪潮并在电子商务中利用机器学习的具体程序是什么？ 几个步骤将帮助您在进入未知领域之前构建流程并制定相应的策略。

1. 确定您的哪些业务流程可以启用 ML 

分析您的工作流程并问自己以下问题：

• 哪些流程是人力密集型的？
• 哪些过程是可重复的？
• 哪些过程需要人工干预才能研究大量数据？

答案将表明 AI 和 ML 的应用将在哪些方面帮助您节省业务时间和资源。

2.考虑数据收集和特征提取

数据是在电子商务中有效使用人工智能和机器学习的基础。 一个明智的决定是将所有数据存储在数据库中，以便将来对其进行分析和管理。

3.确定你的目标和能力

试图接受比必要范围更大的 AI 实施可能会导致不合理的开支。 专注于您的目标，从简单的事情开始。 例如，您可以专注于预测和防止客户流失。 如果您对结果感到满意，则可以扩大 AI 的实施规模。

4.选择合适的工具和平台

一般来说，您选择的电子商务软件对您的业务至关重要，因为它会在很大程度上影响运营在线零售店的成本和效率。 有时你甚至需要 重新平台 找到满足您业务需求的合适解决方案。 尤其是现代计算技术允许在云中使用 ML，这将进一步节省您的时间和精力。 

根据您的业务领域，您可以使用多种 AI 和 ML 工具来优化您的运营并提高销售额。 例如， Adobe老师 自动执行大量耗时的任务，并留出更多时间用于创建过程。 诺斯托 是一个全面的营销解决方案，使用 AI 自动实时提供高度个性化的客户体验。 结果，您获得了更高的参与度和更大的销售额。

5.创建一个专门的团队并确定您需要哪些供应商

要正确管理采用过程，您需要一个专门的团队来确保一切正常进行。 该团队将与项目所需的第三方密切合作，并确保流程朝着您设定的目标发展。  

ML/AI 电子商务要点

由于组织方面的挑战，您可能害怕在电子商务中采用新的 AI/ML； 或者，相反，受到启发，效仿成功整合该技术的知名行业巨头的榜样。 

无论您的感受如何，任何零售商都不应对该行业的创新无动于衷。

它们将使您的业务流程更加高效。 简化您的客户体验。 改善您的定位，甚至帮助您扩展到新市场。

您唯一需要做的就是提出一个计划，创建一个相信这些技术的团队，并让组织有耐心去学习、改进和在必要时进行调整。

14 年来，Elogic 一直在增强零售商作为电子商务开发人员和顾问的团队。 我们可以帮助您评估您的业务现状，规划您实现目标所需的步骤和项目，甚至端到端地实施和集成所需的技术。

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• Sumber: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/