如何在電子商務中使用人工智能

已發表: 2020-12-17

還記得人工智能聽起來像是一個未來主義的冒險，涉及機器佔領世界的日子嗎？好吧，我們在今天，在那個計劃的未來。但是，在這種情況下，這些機器並不會以可怕的方式“接管”。相反，它們為我們提供了優勢，尤其是在電子商務領域。

什麼是人工智能？

人工智能（AI）是計算機科學的一個先進而廣泛的分支，致力於設計能夠執行需要人類智能的任務的智能機器。人工智能的兩個主要分支是機器學習和自然語言處理（NLP）。

AI技術也已被電子商務行業採用，旨在為網站購物者提供更加個性化和針對性的體驗。根據Statista的數據，到2021年，預計全球將有38億人擁有智能手機，而且這一數字還在上升。

這意味著移動設備的購買量預計會增加，為潛在客戶提供順暢和交互式體驗的需求也會增加。

在本文中，我們列出了在電子商務中使用人工智能和優化銷售流程的一些方法。

以客戶為中心就是將客戶置於企業的核心位置，從而為他們提供積極的體驗。

在網站上搜索某些內容卻找不到您想要的東西，這很煩人，對嗎？您的客戶也討厭。

因此，您的工作就是為用戶提供可以輕鬆引導他們使用其搜索產品的選項。 AI可以通過實現語音或視覺搜索功能來幫助您完成此任務的兩種方法。

視覺搜索可以增加您的在線商店的參與度，並增加轉化訪客的機會。它允許用戶上傳圖像並在您的商店中搜索類似的商品。借助機器學習算法，系統可以對圖像進行處理和分類，並顯示相似的結果。

語音搜索已經是一種在Google上瀏覽的流行選項，它是一種語音查詢，它利用語音識別來顯示結果。語音搜索AI的一個很好的例子是Amazon的數字助手Alexa，它可以識別語言並根據命令執行多項操作。

推薦引擎是一種系統，可以分析用戶的數據（例如他們的瀏覽歷史記錄和以前的購買記錄）以建議信息，產品和/或服務。

兩種流行的推薦系統包括：

基於內容的過濾–此技術利用單個用戶的活動和選擇並過濾元數據。它通過考慮用戶的行為和活動模式進行工作，並將其集成到一種算法中，該算法可根據以前的數據向網站訪問者提供建議。
協作過濾–在這種情況下，建議是根據從多個用戶（而不只是一個用戶）獲得的信息提出的。該方法比基於內容的過濾具有更高的準確性。
亞馬遜採用了這種方法，並在加入該算法後記錄了29％的銷售額增長。

資料來源：亞馬遜

推薦銷售功能可為潛在買家提供個性化的體驗，並提高您網站的點擊率。平均訂單價值也會增加，因為會為客戶提供購買時附帶的其他免費選項。通過吸引潛在的在線購物者其他有益於他們的選擇，他們往往會在您的網站上停留更長的時間，並且更有可能轉化。

聊天機器人是通過不同平台與用戶發起對話的好方法。它也可以作為您的買家的助手，幫助他們導航到正確的選擇。

用戶易於問有關產品或服務的多個問題。但是您不能24/7全天候響應這些查詢。那麼，如何集成可以通過關鍵字或已編程的方案識別用戶意圖的自動聊天機器人呢？

大約64％的用戶期望從在線業務獲得實時交互。與聊天機器人相比，與使他們填寫聯繫表格或發送郵件相比，您可以提供立即的響應。
虛擬或數字助理是可以理解自然語言並可以幫助用戶解決問題並因此增加轉換機會的應用程序。

產品描述可向客戶提供有關您的產品或服務的信息，但它們可用於您的SEO，並有助於您對在線商店進行排名。這就是為什麼需要對描述進行優化的原因，因為它們可以為您的網站帶來自然流量。此外，關於產品的恰當呈現的信息可以說服潛在的潛在顧客進行購買。

儘管可以使用人工智能手動執行此操作，但您可以自動化整個過程並節省大量時間。

使用AI進行產品描述的網站的一個示例是阿里巴巴。借助該公司的AI工具，每秒可產生20,000行以上的內容。這樣，其網站上的商家無需花費時間來生成產品說明。

資料來源：阿里巴巴

假評論就像是企業中的痣。它們經常被競爭對手，仇恨者甚至機器人所丟棄。

但是您知道，評論在電子商務世界中非常重要。大約90％的消費者根據已閱讀的評論做出購買決定，而86％的購買者不願從具有負面評論的公司購買產品。
借助AI，您可以發現並刪除偽造的東西，並防止垃圾郵件。

資料來源：GLTR

GLTR是一種視覺取證工具，它利用自然語言生成模型來檢測自動生成的文本。這樣一來，您不必擔心一件事。

對於網上購物者來說，價格是最決定性的標準之一。因此，重要的是要確保您的價格具有競爭力並能反映市場。

價格優化是找到客戶願意為特定產品或服務支付的最佳價格的過程。

聽起來很簡單，但有時可能會很複雜，尤其是在與世界各地的人打交道時。這意味著估計在其他國家和貨幣中有多少物品價值。在這裡，AI通過稱為動態定價的功能再次搶救過來，該功能可以自動化並為您的產品設定最佳的銷售價格。由於客戶通常在購買前在不同的提供商上搜索商品，因此可以提高您的轉化和銷售量。

亞馬遜利用此功能，每天記錄超過2.5億的價格變化。

如果您的貨源與在線商店的需求不匹配，您可能很快就會用完要出售的商品。這可能會使您的客戶失望，並導致他們進入競爭對手的網站。

有了自動供應鏈管理，您可以擁有一個總是庫存充足的電子商店，以便您可以捕獲准備購買的商店。

機器學習算法通過自動化需求預測來增強供應鏈管理，並提高訂單管理能力，生產計劃和工廠調度。

人工智能增強了在線業務的創建和維護，並彌合了商人和消費者之間的鴻溝。如今，在線購物者的要求越來越高，您需要找到新的聰明的方式來吸引他們。購物體驗的期望也在不斷發展，您必須緊貼趨勢才能保持增長。這使AI成為電子商務零售商和客戶的好朋友。