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。

电子商务中AI的7个应用

1. 个性化产品推荐
2. 聊天机器人和虚拟助手
3. 欺诈检测与预防
4. 库存管理
5. 动态定价
6. 客户流失预测
7. 生成式AI

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。

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。