人工智能电商：应用，优势与挑战

曾经只存在于科幻故事中的人工智能（AI）技术，如今已成为我们日常生活的一部分。我们用它来写电子邮件、查看天气，甚至诊断疾病。AI在电子商务领域的影响尤为显著。

过去，企业将先进技术如AI视为“锦上添花”，主要用于提升客户体验和促进回访。然而，现在电子商务企业依赖AI来发展业务、维护全球运营，并满足多渠道的客户需求。

电子商务企业已在多个业务职能中实施AI，并将继续寻找新的创新应用，随着技术的进步和采用率的提高，AI在电子商务中的应用将不断扩展。以下是你需要了解的内容。

电子商务中使用的AI技术类型

AI并不是单一的技术，而是涵盖了多种模型。电子商务中使用的四种主要AI技术包括：

自然语言处理（NLP）：自然语言处理旨在使计算机能够理解和生成自然人类语言。
机器学习（ML）：机器学习利用统计技术，包括算法，让计算机能够从数据中学习并进行预测或决策，而无需明确编程。深度学习模型，如变换器和大型语言模型（LLMs），例如OpenAI的ChatGPT，通过层叠算法更好地理解数据。
计算机视觉（CV）：计算机视觉是人工智能的一个领域，使计算机能够从图像和视频中解读信息。
数据挖掘：数据挖掘是发现数据以为AI算法和系统提供信息的过程。

从帮助客户找到合适的产品到价格匹配，你可以在电子商务业务的所有运营和流程中应用AI。以下是七个主要的应用场景：

1. 个性化产品推荐

个性化产品推荐利用过去客户行为、浏览历史和购买历史的数据来推荐产品。

例如，基于NLP的AI能够理解在线购物者的语言和图像，匹配他们所需的产品。AI驱动的功能，如“人们还购买了”或“客户还查看了”，可以根据尺寸、颜色、形状、面料和品牌推荐互补产品。

2. 聊天机器人和虚拟助手

聊天机器人和虚拟助手可以充当电子商务业务的客户服务代表，帮助处理客户查询并通过提供建议来促进在线购物。它们使用AI、NLP以及最近的生成式AI来理解和响应客户请求。

你可以使用聊天机器人和虚拟助手来：

高效处理客户互动。聊天机器人和虚拟助手可以处理简单的交易、处理订单，并向客户提供个性化优惠，使得在各种销售点（POS）渠道中处理大量请求变得更加容易。不管是在自实体店、在线还是移动应用。
收集客户数据。聊天机器人和虚拟助手可以收集客户数据，例如尺码和查询原因，这有助于指导产品开发并改善客户服务。
增强结账体验。在线商家还可以在结账页面集成聊天机器人，以便客户可以轻松询问产品细节、热门商品的数量和运输信息，而无需离开购物车。
提供全天候客户服务。聊天机器人和虚拟助手可以提供24/7的快速响应，让你的人工支持代理能够处理更复杂的客户服务问题。AI可以通过自动解决争议和处理退款来帮助你降低客户服务成本。

3. 欺诈检测与预防

AI可以通过分析数据、检测异常和实时监控交易来协助欺诈检测与预防。该技术可以识别异常交易，例如高价值转账、短时间内的多笔交易或来自不熟悉地点的交易，并将其标记以供进一步调查。

你还可以使用机器学习模型根据浏览习惯、交易历史和设备历史等行为数据生成用户档案，然后将当前消费者行为与历史数据进行比较，以识别欺诈行为。例如，如果用户突然从不熟悉的地点进行大额购买，机器学习模型可以在其数据档案不符的情况下将其标记为欺诈。

4. 库存管理

AI可以通过分析历史销售数据和预测未来需求来帮助你管理库存。例如，通过传感器和RFID标签（使用无线电频率的无线识别技术）获取的实时数据，可以让你了解哪些产品在销售、去向何处，以及它们是来自实体店还是配送中心。

AI驱动的库存管理可以通过与供应商集成来自动化库存补充流程，以确保及时补货。你还可以使用AI预测运输时间和发货延迟，并将这些更新与利益相关者（包括客户）进行沟通。

5. 动态定价

动态定价让你能够根据实时用户行为、全球供需和竞争对手情况调整价格和产品。借助AI，你可以预测最佳折扣机会，并动态确定推动成功销售所需的最低折扣。

AI为多渠道零售商提供了更大的价格结构灵活性。通过利用AI，零售商可以根据观察到的需求在不同的POS渠道上调整价格。例如，如果你在自己的网站和亚马逊上销售产品，当来自该特定渠道的购买活动显著增加时，你可以智能地对亚马逊上的商品进行折扣。

AI还促进了品类智能——基于数据的产品种类和选择优化。品类智能提供了关于你的产品和竞争对手的洞察，让你更容易调整选择和定价。你还可以使用AI与竞争对手进行价格匹配，确保你的客户始终获得最佳交易。

6. 客户流失预测

AI使电子商务企业能够更好地理解客户并识别新趋势。它可以分析客户在POS渠道上的互动，并随着更多消费者数据的可用性提供优化建议。

机器学习可以帮助你的企业识别和减少客户流失，预测客户何时可能即将离开你的平台。首先，AI可以提取关于客户流失指标的数据，例如放弃购物车、放弃浏览或网站跳出率。然后，你可以自动化购买完成邮件、忠诚度折扣和跟进放弃购物车查询，让鼓励客户完成购买的过程变得更加容易。

7. 生成式AI

生成式AI是一种人工智能系统，根据提示生成文本、图像或其他媒体。流行的生成工具包括ChatGPT和DALL-E。电子商务企业正在使用生成式AI来扩展其营销材料的生产，并根据不同受众进行定制。

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例如，一名文案撰写者可以撰写一封营销电子邮件，并通过生成式AI工具对其进行定制，适应不同的客户细分。营销人员还可以让生成式AI对其品牌信息和定位提供反馈，确保其与目标客户角色保持一致。

在电子商务中使用AI的好处

AI为电子商务企业提供了多种好处：

销售额增加。AI可以通过收集和分析客户数据来创建更高效的销售流程，从而个性化你的销售漏斗。拥有更多数据，你可以在正确的时间用正确的信息与合适的潜在客户互动。法国快递服务公司Chronopost在2022年假日季节使用AI驱动的活动后，销售收入增长了85%。
提供更好且更个性化的客户服务。AI可以分析来自多个接触点的客户反馈和大数据，以衡量客户互动。电子商务网站可以利用这些数据提供无缝的全渠道客户体验。收集客户数据帮助你识别购物者偏好，从而创建定制优惠，鼓励他们进行购买。像Ruti这样的品牌已经实施了虚拟销售助理，导致转化率和平均订单价值的提高。
时间和资源的重新分配。AI可以帮助你自动化电子邮件、订单履行、客户服务和支付处理等任务和流程。自动化有助于降低人工成本，提高运营效率，让你能将更多时间用于创新而非维护。AI驱动的供应链管理预测可以减少高达50%的错误，降低高达65%的销售损失和产品缺货。

在电子商务中使用AI的挑战

尽管AI在电子商务中有多种好处，但也可能带来挑战：

数据隐私。AI算法依赖于消费者数据来进行个性化推荐和预测。收集这些数据会引发关于隐私和数据保护的担忧。AI还为公司带来了关于专有知识产权的安全风险，可能导致意外泄露和数据泄露。
高昂的初始投资。实施AI可能需要高昂的成本。这涉及对基础设施、人才和维护的投资。此外，AI解决方案可能并不总能带来正面的投资回报率（ROI）。
客户服务质量差的潜在风险。由于AI客户服务依赖于聊天机器人，你可能无法提供与人类客户服务代表同样的支持和同理心。如果执行不当，AI客户服务可能导致摩擦、客户不满和声誉受损。

人工智能电商常见问题

AI如何改变电子商务行业？

AI工具为零售企业提供了分析洞察和数据，使其能够理解客户、做出更明智的商业决策、提供更好的客户体验并优化运营。因此，电子商务中的人工智能帮助商店的产品实现最大化、提升转化率并增加销售。

机器学习如何在电子商务中使用？

零售商依赖机器学习算法来捕获、分析和利用数据，以提供个性化的购物体验、优化定价和生成客户洞察。电子商务企业还利用机器学习来管理供需、预测流失、检测欺诈以及驱动聊天机器人和动态定价。它们还可以利用机器学习设置自动化流程，以简化运营。

AI在电子商务营销中如何使用？

AI在电子商务营销中被用来帮助电子商务企业理解客户并识别新的购买行为和趋势。它还使公司能够创建更有针对性的广告、营销活动和优惠。营销人员使用生成式AI工具来扩展内容生产，并确保其信息与公司的目标受众保持一致。最后，营销人员利用AI通过全渠道策略重新定位潜在客户，以鼓励他们购买商品和服务。