如何在电子商务中使用人工智能

已发表: 2020-12-17

还记得人工智能听起来像是一个未来主义的冒险，涉及机器占领世界的日子吗？好吧，我们在今天，在那个计划的未来。但是，在这种情况下，这些机器并不会以可怕的方式“接管”。相反，它们为我们提供了优势，尤其是在电子商务领域。

什么是人工智能？

人工智能（AI）是计算机科学的一个先进而广泛的分支，致力于设计能够执行需要人类智能的任务的智能机器。人工智能的两个主要分支是机器学习和自然语言处理（NLP）。

AI技术也已被电子商务行业采用，旨在为网站购物者提供更加个性化和针对性的体验。根据Statista的数据，到2021年，预计全球将有38亿人拥有智能手机，而且这一数字还在上升。

这意味着移动设备的购买量预计会增加，为潜在客户提供顺畅和交互式体验的需求也会增加。

在本文中，我们列出了在电子商务中使用人工智能和优化销售流程的一些方法。

以客户为中心就是将客户置于企业的核心位置，从而为他们提供积极的体验。

在网站上搜索某些内容却找不到您想要的东西，这很烦人，对吗？您的客户也讨厌。

因此，您的工作就是为用户提供可以轻松引导他们使用其搜索产品的选项。 AI可以通过实现语音或视觉搜索功能来帮助您完成此任务的两种方法。

视觉搜索可以增加您的在线商店的参与度，并增加转化访客的机会。它允许用户上传图像并在您的商店中搜索类似的商品。借助机器学习算法，系统可以对图像进行处理和分类，并显示相似的结果。

语音搜索已经是Google上一种流行的浏览选项，它是一种语音查询，它利用语音识别来显示结果。语音搜索AI的一个很好的例子是Amazon的数字助手Alexa，它可以识别语言并根据命令执行多项操作。

推荐引擎是一种系统，可以分析用户的数据（例如，他们的浏览历史记录和以前的购买记录）以建议信息，产品和/或服务。

两种流行的推荐系统包括：

基于内容的过滤–此技术利用单个用户的活动和选择并过滤元数据。它通过考虑用户的行为和活动模式进行工作，并将其集成到一种算法中，该算法可根据以前的数据向网站访问者提供建议。
协作过滤–在这种情况下，建议是根据从多个用户（而不只是一个用户）获得的信息提出的。该方法比基于内容的过滤具有更高的准确性。
亚马逊采用了这种方法，并在加入该算法后记录了29％的销售额增长。

资料来源：亚马逊

推荐销售功能可为潜在买家提供个性化的体验，并提高您网站的点击率。平均订单价值也会增加，因为会为客户提供购买时附带的其他免费选项。通过使潜在的在线购物者参与其他对他们有利的选择，他们往往会在您的网站上停留更长的时间，并且更有可能转化。

聊天机器人是通过不同平台与用户发起对话的好方法。它也可以作为您的买家的助手，帮助他们导航到正确的选择。

用户易于问有关产品或服务的多个问题。但是您不能24/7全天候响应这些查询。那么，如何集成可以通过关键字或已编程的方案识别用户意图的自动聊天机器人呢？

大约64％的用户期望从在线业务获得实时交互。与聊天机器人相比，与使他们填写联系表格或发送邮件相比，您可以提供立即的响应。
虚拟或数字助理是一种能够理解自然语言并可以帮助用户解决问题的应用程序，从而增加了转换的机会。

产品描述可向客户提供有关您的产品或服务的信息，但它们可用于您的SEO并有助于您对在线商店进行排名。这就是为什么需要对描述进行优化的原因，因为它们可以为您的网站带来自然流量。此外，关于产品的恰当呈现的信息可以说服潜在的潜在顾客进行购买。

尽管可以使用人工智能手动执行此操作，但您可以自动化整个过程并节省大量时间。

使用AI进行产品描述的网站的一个示例是阿里巴巴。借助该公司的AI工具，每秒可产生20,000行以上的内容。这样，其网站上的商家无需花费时间来生成产品说明。

资料来源：阿里巴巴

假评论就像是企业中的痣。它们经常被竞争对手，仇恨者甚至机器人所丢弃。

但是您知道，评论在电子商务世界中非常重要。大约90％的消费者根据已阅读的评论做出购买决定，而86％的购买者不愿从具有负面评论的公司购买产品。
借助AI，您可以发现并删除伪造的东西，并防止垃圾邮件。

资料来源：GLTR

GLTR是一种视觉取证工具，它利用自然语言生成模型来检测自动生成的文本。这样一来，您不必担心一件事。

对于网上购物者来说，价格是最决定性的标准之一。因此，重要的是要确保您的价格具有竞争力并能反映市场。

价格优化是找到客户愿意为特定产品或服务支付的最佳价格的过程。

听起来很简单，但有时可能会很复杂，尤其是在与世界各地的人打交道时。这意味着估计在其他国家和货币中有多少物品价值。在这里，AI通过称为动态定价的功能再次抢救过来，该功能可以自动化并为您的产品设定最佳的销售价格。由于客户通常在购买前在不同的提供商上搜索商品，因此可以提高您的转化和销售量。

亚马逊利用此功能，每天记录超过2.5亿的价格变化。

如果您的货源与在线商店的需求不匹配，您可能很快就会用完要出售的商品。这可能会使您的客户失望，并导致他们进入竞争对手的网站。

有了自动供应链管理，您可以拥有一个总是库存充足的电子商店，以便您可以捕获准备购买的商店。

机器学习算法通过自动化需求预测来增强供应链管理，并提高订单管理能力，生产计划和工厂调度。

人工智能增强了在线业务的创建和维护，并弥合了商人和消费者之间的鸿沟。如今，在线购物者的要求越来越高，您需要找到新的聪明的方式来吸引他们。购物体验的期望也在不断发展，您必须紧贴趋势才能保持增长。这使AI成为电子商务零售商和客户的好朋友。