人工智能—電商零售

人工智能—電商零售

人們可能鮮有聽聞人工智能在零售業的應用。畢竟，這件事情的吸引力遠遠不如在世界上最古老且復雜的棋盤游戲中擊敗冠軍，或用計算機寫出簡陋的鋼琴歌曲。然而，不管消費者是否意識到，零售業的人工智能應用都將會在未來的幾年內影響到每個網上購物者。

那么，這樣的應用什么時候能夠進入公眾的視野呢？人工智能在電商領域的應用會更加潤物細無聲。毋庸置疑的是，人工智能結與零售業結合已是大勢所趨且端倪初露，畢竟，前提要素都已具備：零售商已經掌握了足夠的數據，并且相信人工智能變革的可行性。實際上，許多零售商已經在做這個事情了：圖像識別系統、產品推薦、聊天功能…。

其實，關鍵問題未必在于人們將在什么時間看到人工智能的部署，而是會在哪里看到。真相是，電子商務將在未來的每一步發展中都受益于人工智能，從營銷點布局到至關重要的提升顧客滿意度的個性化服務。

    人工智能的一大優勢是保障真正意義上的個人體驗。如果用戶現在登錄自己最喜歡的網站，可能會覺得不論自己是否登錄，網站呈現的內容都不會改變。但每個人都有不同的喜好和需求。當然，眼下用戶可能也會發現一定程度的個性化，例如，關于前幾周看過的商品的提示，但這不是真正的個性化，而僅僅是電商基于過去的購買記錄劃分特定用戶組，并定向推薦。                                                                                             為什么說人工智能可以達到真正的個性化？舉個例子，如果沒有人工智能，搜索“紅鞋”，所有人都將得到相同的搜索結果；但有了人工智能，結果將截然不同：用戶看到的是基于自己之前行為的“策劃目錄”。人工智能會發現用戶選擇鞋子的微妙細節，比如微妙的紅色色調、是否有條紋或者花邊、趾型，或任何細微的相似之處。更有趣的是，從隨后的每次點擊中，人工智能會分析出用戶感興趣的是什么，通過用戶選擇理出思路，快速理解用戶需求。                 這是真正的個性化服務。它允許用戶隨心所欲地探索自己想要的購物目錄，讓不同人用不同的方式購物，而這正是我們在零售業中所缺失的。                                                                                    在人工智能的加持下，零售業能夠做出更多改變。它不應僅在我們進行搜索之后提供幫助，而是在此之前：當用戶在網站上發生了第一個動作，網站就應將站點重塑成為用戶喜好的模樣。一個網站從洗衣機到襪子什么都賣的網站是好的，但如果用戶只需要買襪子，可能就不會在乎其他商品。這并不排除用戶買完襪子后再去看洗衣機的可能，但一旦網站了解用戶的需求，它就應該立刻根據需求重構頁面。

站點應維護自己的品牌和核心元素，但其它屬性都應該可以隨時改變?，F在的網上購物很像進入Costco購物。所有的產品都在擺那里但由用戶尋找，沒有人幫助用戶準確地找到自己需要的東西。大量的產品這可能會導致問題——“選擇的悖論（paradox of choice）”。根本上，人工智能應該能使用戶免受其它因素帶來的干擾直奔目的地。同樣情況下，用戶體驗應該是這樣的：簡單地瀏覽產品的圖像，每一個動作都有助于人工智能協助找到完全符合用戶獨特需求與風格的產品。畢竟，如果一個購物者找不到自己真正想要的商品，周圍擺著的成千上萬的其它商品也毫無意義。

能在各方面運用人工智能的電商將提供更好的不同層次購物體驗。在某些情況下，這些差異會比較大，在其它領域，他們將被巧妙地區分。但人工智能將完完全全地改變實體店。不能提供個性化服務的通用網站將消失，隨著人工智能的發展，這類網站將被一些商店和商場取代，它們每一個選擇和行動都貼合用戶即時的需求。用戶不必從無盡的目錄中拉動產品進行選擇，網站將根據用戶做出的簡單行為提供幫助。

有了人工智能，顧客購物時再也不會像在一個大盒子商店游蕩了。從用戶進入網站到結賬離開，購物體驗將前所未有地精彩。這樣的改變已經開始發生，現在邁出這一步的零售商將領先一步。人工智能已經可以向用戶推薦電影、最喜歡的社交網絡和搜索引擎，而這，僅僅是個開始。

案例：

1.人工智能幫助選擇禮物：這個工具是1800-flowers.com（花店）這類的零售商們用來幫助顧客選擇對的禮物的。例如，1800-flowers.com創建了一個“Gifts When You Need”（你需要的禮物）的選項，這是一個新的人工智能前臺，它可以像你的“私人助手”一樣在你們互動的過程中，了解你的喜好。通過一系列的問題，它可以變的更聰明并且推測出最適合某個人的禮物。比如，一個顧客可能打“我正在為我媽媽挑選禮物“，然后GWYN就會解讀這個問題，并接著提出幾個有質量的問題來確定場合，感情和收禮者，這樣它就可以向每一位顧客推薦合適的，滿足個性化需要的禮物。重要的是，這與聯合或者平均貝葉斯算法不同，Watson（人工智能）可以在與人互動的過程中通過自然語言理解，推理，和學習，然后再把這些深刻的見解應用到禮物推薦中去。它不僅會從互動中獲取數據，還會結合很多其他的資料，比如消費者的消費趨勢和習慣。

2.人工智能幫助選擇商品：The North Face，一個集服裝、鞋、器具一體的戶外用品零售商，發布了由IBM的Watson中心支持的線上互動消費體驗產品。與“北臉”用科技改變消費體驗的品牌目標一致，顧客現在可以在線上與一個由Fluid XPS支持的、有直覺感的對話機器順暢地聊天，然后得到符合他們需要的戶外裝備建議。利用Watson的自然語言處理能力，XPS根據顧客對一些列問題的回答，發現并精簡應該選擇的商品。例如，在顧客輸入了想要的沖鋒衣或戶外運動的細節之后，XPS會問一些有關于地點、溫度、性別等因素的問題，之后就可以向顧客推薦符合具體用途和氣候的商品了。

3.人工智能幫助管理庫存：對于零售商而言，管理庫存是個關鍵的挑戰。理想情況是，你有正好的庫存數量來滿足顧客的需要。如果你的商品缺貨，你就冒著讓你的顧客失望并去其他家購買的風險。如果你的庫存太多，你就浪費了你本來可以用到其他地方的錢。所以人工智能如何戰勝“商品缺貨”呢？Watson與零售商一起監測天氣、購買率和顧客行為來更好地管理和監測供應鏈，這樣就可以確保合適的庫存水平和避免脫銷。我們用的工具是“IBM Commerce Insights”（IBM商業洞察力）和“Watson Order Optimizer”（沃特森訂單優化器）。

4.人工智能幫助洞察消費者：人工智能正在改變營銷者獲取深度消費者信息的方式，這樣營銷者就可以為消費者提供更多與之關聯的內容。通過了解像社交檔案，活動，天氣和行為之類的信息，人工智能能夠幫助營銷者們在更細微的層面了解消費者需求。