人工智能驱动的电子商务：提高投资回报率的十大应用

到 2030 年，人工智能支持的电子商务市场规模预计将达到 168 亿美元。此外，客户服务分析是人工智能在营销和销售中最常见的用例。 新兴经济体中 57% 的受访者声称已采用人工智能。

近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）对电子商务的变革性影响已成为不可否认的。 人工智能/机器学习系统让营销人员能够分析大量数据、做出准确预测并实现流程自动化。 因此，人工智能/机器学习在电子商务营销中得到了许多应用，从个性化客户体验到优化供应链。
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如今，随着技术的不断发展和客户的日益熟悉，我们正在见证人工智能/机器学习的快速集成。 随着工具的使用及其易用性，人工智能和机器学习驱动的应用程序的采用现在是不可避免的。

常用技术类型

我们习惯于听到并认为人工智能是一项单一、无缝的技术。 它是用于指代各种型号的通用名称。 然而，事实并非如此。 具体到电子商务，以下是最常用的四种领先的人工智能/机器学习技术：

• 自然语言处理 (NLP)：这种类型的人工智能允许计算机像人类一样理解、支持和操作口头或书面文字。
• 机器学习 (ML)：机器学习是计算机模仿人类学习“发现”自己的算法的方式解决问题的总称。
• 计算机视觉（CV）：计算机视觉是人工智能领域，帮助计算机获取、处理、分析和理解数字图像或视频。
• 数据挖掘：数据挖掘提取并检测大数据集中的模式，为人工智能算法和系统提供信息
• 深度强化学习：它是 ML 的一个子领域，结合了强化学习 (RL) 和深度学习。 强化学习考虑计算代理通过反复试验学习做出决策的问题。

人工智能改变电子商务的十大方式

在电子商务营销中使用人工智能/机器学习可以提供广泛的竞争优势，可以大幅提升在线零售业务的成功和生产力。

随着技术的进步，这些优势将变得更加明显，使人工智能/机器学习成为电子商务企业寻求在竞争激烈的市场中蓬勃发展的重要工具。

以下是利用人工智能/机器学习提升电子商务业务的十大方法。

#1. 个性化产品推荐

我们大多数人直接经历过的人工智能/机器学习在电子商务中的应用是个性化产品推荐。 根据福布斯洞察报告，个性化直接影响 D2C 分销渠道的销售最大化、购物篮规模（消费者在一次交易中购买的产品总数）和利润。

人工智能/机器学习算法可用于分析用户的浏览和购买历史记录、人口统计数据和实时行为，以推荐与他们最相关的产品。 这种个性化的方法改善了购物体验，并显着提高了转化率和销售额。
例如，Flipkart 使用 AI/ML 来推动其业务的许多方面，其中之一就是使用算法向用户提供个性化产品推荐。 这增强了用户参与度并促进销售。

同样，BigBasket 采用人工智能/机器学习为用户创建个性化购物清单，即智能购物篮，它根据以前的购买情况以及价格和质量的偏好提供建议。

Powerlook 采用 WebEngage 的推荐和目录引擎来解决其网站上缺乏特定于用户的推荐的问题。 根据用户的购买历史、服装和其他服装偏好，在用户上次购买后 15 天后向用户推荐相关选项。 还根据用户的购物车历史记录推荐产品和选择。 结果是，唯一转化次数增加了 302%，这是不言而喻的。

正如它能够帮助 Powerlook 一样，WebEngage 推荐和目录引擎可以让您为客户生成个性化推荐，从而对您的业务产生影响。

#2. 库存管理的预测分析

AI/ML 支持的预测分析指导电子商务企业优化库存管理。 它可以分析历史销售数据、季节性、市场趋势以及天气等外部因素。 这些分析使算法能够非常准确地预测需求。 这有助于零售商减少库存过剩和库存不足问题，从而节省成本并提高客户满意度。

时尚电子商务行业必须跟上趋势才能蓬勃发展，可以从预测分析中受益匪浅。 人工智能/机器学习系统可以通过识别模式并提供对时尚趋势、购买行为和库存导向指导的更深入见解，为时尚品牌提供有价值的情报。

Myntra 就是一个很好的例子。 使用 AI/ML 分析来自时尚门户、社交媒体和 Myntra 客户数据库的数据，他们可以找出哪些产品销售最快，并确保这些产品在他们的应用程序上可用。 因此，Myntra 推出产品系列的速度比竞争对手快得多。

＃3。 聊天机器人和虚拟助理

AI/ML 驱动的聊天机器人和虚拟助理正日益成为电子商务中客户支持不可或缺的一部分。 他们回答常见问题，提供产品推荐，甚至处理订单。 这些人工智能驱动的系统 24/7 全天候运行，增强客户服务、缩短响应时间并提高客户参与度。

例如，Flipkart 的决策助理聊天机器人使用各种技术来理解客户查询背后的“人类思维”并做出相应的响应。 该聊天机器人通过减少传递给人工代理的对话数量并降低购物车放弃率，为 Flipkart 的业务指标做出了贡献。

同样，Nykaa 的虚拟助手被列为印度最好的人工智能聊天机器人之一，它根据客户表达的偏好提供个性化建议，帮助客户进行购买。 它为他们提供了与专家视频聊天的选项，还能够帮助客户自行找到相关产品。

最近，Myntra 的新型生成式 AI 聊天机器人 MyFashionGPT 使用户能够以自然语言搜索诸如“我要去果阿度假。 告诉我我能穿什么。”

＃4。 动态定价

动态定价，也称为峰时定价、需求定价或基于时间的定价，是品牌根据当前市场状况灵活调整其产品/服务价格的策略。 利用目录可以考虑需求、竞争和客户行为等因素进行有效的价格更新。 例如，如果某些产品受到高度追捧，或者市场条件发生变化，目录会动态调整价格。 这可以确保企业保持竞争力，最大限度地提高收入，并通过根据当前市场动态和客户偏好调整价格来提供流畅的购物体验。

MakeMyTrip是一个旅游电子商务品牌，利用AI/ML实时调整价格。 这使客户能够接收上下文和相关的定价信息，并有助于客户参与。 反过来，这会带来更高的保留率、更少的流失率和更多的转化率。

＃5。 客户细分和目标定位

人工智能/机器学习系统使电子商务营销人员能够更有效地细分客户群。 基于 AI/ML 的细分解决方案可消除人为偏见、识别隐藏模式并提高个性化，并且具有极大的可扩展性。 通过分析客户数据，它可以根据行为、兴趣和人口统计特征识别不同的客户群。

您可以利用预测细分从人群中识别理想的客户受众。 此 AI/ML 功能允许您根据用户对所需操作的倾向来创建细分。
预测细分使用机器学习来预测哪些用户可能会采取某些操作，例如购买或离开。 这种方法比通常的用户分类方法更强大，因为它超越了现有的数据和属性，使营销人员能够在世界变得更加无 cookie 的情况下对用户行为做出更准确的预测。

这使得企业可以设计有针对性的营销活动。 与基于年龄或地理位置的通用细分相比，这种潜在客户培育更有可能带来转化。

对于 MyGlamm，使用 WebEnage 的细分工具根据用户角色进行客户细分（例如，帐户中拥有 150 GlammPOINTS 且未进行任何购买的所有注册用户的细分），使他们能够为这些细分设计多个旅程。 根据用户所处的阶段，将营销工作和沟通瞄准用户，从而有效地吸引客户。

这改善了用户体验、网络和应用程序参与度，收到有关购物车中商品的个性化电子邮件的用户转化率提高了 13.5%，而之前放弃购物车的用户的购买量增长了 166%。

WebEngage 在客户细分方面的专业知识帮助 MyGlamm 取得了这些惊人的成果。 WebEngage 还可以帮助您使用客户细分来更深入地了解您的业务。

＃6。 视觉搜索和图像识别

人工智能驱动的视觉搜索和图像识别应用程序让人们通过查看图片而不是文本来查找产品。 该技术可以根据图片识别并匹配产品。 这简化了购物过程，因为它允许用户搜索他们可能不知道确切名称的产品。

例如，Lenskart 允许用户虚拟试戴镜架，看看哪一款最适合他们，从而弥补了购买眼镜的差距。 这消除了客户亲自前往商店的需要。 他们的虚拟增强现实技术使用人工智能来检测顾客的面部特征，并在 10 秒内为顾客生成个性化的眼镜列表。 它允许他们虚拟地尝试款式，甚至与朋友分享以获得第二意见。

同样，Pepperfry 允许用户搜索家具和家居装饰品并提供虚拟产品演示。 它允许用户虚拟地预览家中的家具，以便他们可以做出明智的购买决定。

#7. 欺诈检测和预防

电子商务企业容易遭受各种形式的欺诈，例如支付欺诈和账户接管。 人工智能算法可以分析交易模式并检测作为欺诈活动危险信号的异常情况。 通过自动标记此类可疑交易，人工智能有助于减少损失并保护企业和客户。 人工智能的这种使用还可以在品牌和客户之间建立信任，从而带来更好的体验和更高的客户参与度。

Flipkart 就是利用人工智能进行欺诈检测和预防的公司的一个例子。 例如，如果卖家决定欺骗平台或在列表中使用经过处理的图片，人工智能算法可以检测并标记相同的情况。 这可以确保客户准确了解他们正在寻找的东西。

＃8。 电子邮件营销优化

AI/ML 驱动的电子邮件营销自动化工具是电子邮件营销活动的游戏规则改变者。 这些工具分析客户行为和偏好，并对电子邮件内容和发送时间进行个性化设置。 AI/ML 驱动的预测分析还可以建议客户可能感兴趣的产品，从而提高电子邮件营销工作的有效性。

WebEngage 的生成式 AI 功能可让您立即创建量身定制的电子邮件！ 生成式人工智能可帮助您创建个性化消息模板，同时考虑受众的偏好、人口统计数据和行为数据。 这可以确保您的电子邮件引起每个收件人的共鸣，从而提高参与度和转化率。

WebEngage 帮助沙特阿拉伯领先的电子商务品牌 HNAK 实现了 67% 的购物车放弃电子邮件打开率。 使用拖放电子邮件生成器等功能帮助 HNAK 创建针对移动设备进行优化的美观电子邮件。 他们还能够减少个性化电子邮件的手动工作。

关于如何利用 AI/ML 优化电子邮件营销的另一个很好的例子来自 D2C 有机护肤品牌 Juicy Chemistry 的影响力故事。 通过与 WebEngage 合作，Juicy Chemistry 可以尝试渠道、细分、时间安排和消息传递。 这带来了非促销文件夹中更好的参与度和更高的收件箱。 总体而言，Juicy Chemistry的电子邮件转化率实现了 4.5 倍的增长，电子邮件打开率提高了 2 倍。

＃9。 语音搜索和语音商务

随着 Amazon Echo 和 Google Dot Echo 等语音激活设备的流行，人工智能也正在支持语音商务。 通过语音命令，买家可以查找产品、下订单或检查订单状态。

Flipkart 利用语音商务的一种独特方式是引入“Hagglebot”，这是一种聊天机器人，允许客户在 Big Billion Days Sale 促销期间讨价还价以获得更好的交易。 该活动取得了巨大成功，Hagglebot 上提供的产品使 Flipkart 的总销售收入达到了 123 万美元。 该体验的平均参与时间为 6 分 5 秒，使其成为 Google Assistant 当时最具吸引力的体验。

MakeMyTrip 也旨在通过支持印度语言的语音辅助预订，使旅行计划更具包容性和便捷性。

＃10。 供应链管理和物流

人工智能/机器学习正在从根本上提高电子商务公司供应链管理和物流的效率。 人工智能可以协助路线规划、库存管理和需求预测。 这可以加快交货速度、降低运营成本、改善库存管理并提高客户满意度。

例如，Flipkart 的人工智能机器人（称为 AGV（自动导引车））使操作员能够每小时处理 4,500 件货物，速度是原来的两倍，准确率高达 99.9%。 这些机器人还提高了仓库容量和吞吐量。

结论

正如我们在上述所有示例中所看到的，人工智能通过提供创新的、以客户为中心的解决方案彻底改变了电子商务领域。 它们使企业能够简化运营并最终提高投资回报率。 从个性化产品推荐到供应链优化，本文讨论的十大人工智能/机器学习应用程序已成为电子商务企业在竞争中保持领先地位的必备工具。

WebEngage 处于这一革命性技术的前沿，并利用其营销自动化套件的强大功能来帮助像您这样的电子商务企业取得惊人的成果。 立即申请演示，了解 WebEngage 如何帮助您在电子商务营销中利用人工智能改变游戏规则的推动力。