從搜尋到銷售：電子商務人工智慧的未來

人工智慧使線上零售商能夠創造卓越的客戶和用戶體驗。 人工智慧透過強大的客戶數據分析工具增強了電子商務格局。 本文探討了優化電子商務人工智慧的好處、範例和實用方法。 無論您是經驗豐富的線上企業主還是新手，您都應該使用這份綜合指南。

目錄

• 個性化產品推薦
• 聊天機器人和虛擬助理
• 庫存管理
• 詐欺檢測與預防
• 動態定價
• 電商AI應用實例

人工智慧如何改變電子商務產業？

Gartner 的一份報告顯示，自疫情以來，美國的網路購物成長了 55%。 儘管一切“幾乎恢復正常”，但這種由數據科學推動的瘋狂步伐並沒有顯示出放緩的跡象。 有鑑於此，線上零售商認真考慮整合

人工智慧技術升級電子商務網站功能。

在本節中，我們將探討電子商務人工智慧的五個主要優勢以及在您的業務中實施這些創新的步驟。

1. 個人化產品推薦

想像一下，為每位造訪您線上商店的顧客配備一名私人購物助理。 這就是人工智慧驅動的產品推薦的力量。 人工智慧可以透過分析客戶數據、購買歷史和瀏覽行為來推薦與每個人的興趣和需求相關的產品。

如何實施：

• 整合人工智慧推薦引擎：多個平台提供人工智慧驅動的推薦工具，可輕鬆整合到您的電子商務網站中。
• 收集客戶資料：鼓勵客戶建立帳戶並追蹤他們的購買歷史記錄。 您也可以匿名收集有關瀏覽行為的資料。
• 完善您的建議：定期分析建議的效果，並根據客戶參與度和購買資料進行調整。

2. 聊天機器人和虛擬助手

透過人工智慧驅動的聊天機器人，忘記耗時且不人性化的客戶服務。

AI聊天機器人和虛擬助理可以提供以下服務：

• 24/7 客戶支持
• 解決常見問題
• 指導客戶完成購買流程。
• 甚至解決簡單的問題。

該應用程式使人類客戶服務團隊能夠處理更複雜的案件，為幫助客戶提供有效的方式。

如何實施：

• 識別常見的客戶詢問：分析您的客戶服務資料以了解最常見的問題和疑慮。
• 開發聊天機器人腳本：建立一個腳本來解決這些常見問題，並清晰簡潔地引導客戶完成購買流程。
• 考慮採用多通路方法：跨網站、社交媒體和訊息應用程式等平台整合您的聊天機器人解決方案。

3. 庫存管理

管理庫存可能很複雜，尤其是對於擁有多種產品的企業而言。 人工智慧可以透過分析銷售數據、識別趨​​勢和預測未來需求來幫助改善此流程。 支援人工智慧的庫存管理可讓您優化庫存水平，防止缺貨和庫存過多，這會對您的利潤產生負面影響。

Katana，一款支援人工智慧的庫存管理解決方案

如何實施：

• 投資人工智慧驅動的庫存管理系統：這些系統使用歷史數據和即時趨勢來預測需求並建議最佳庫存水準。
• 與您的銷售管道整合：確保您的庫存管理系統與電子商務平台和其他銷售管道同步，以保持準確的庫存水準。
• 設定自動重新訂購：將您的系統配置為針對即將耗盡的產品觸發自動重新訂購，確保您有足夠的庫存來滿足客戶需求。

4. 詐欺檢測與預防

詐欺交易對於電子商務企業來說可能代價高昂。 人工智慧可以分析購買模式並即時識別可疑活動，幫助您預防詐騙交易的發生。 這可以保護您的企業免受財務損失並維持客戶的信任。

如何實施：

• 實施詐欺偵測解決方案：由多種人工智慧驅動的詐欺偵測工具可以整合到您的支付處理系統中。
• 定期更新詐欺規則：隨著詐欺者開發新技術，更新詐欺偵測規則對於保持領先至關重要。
• 與支付處理商合作：許多支付處理商提供內建詐欺偵測功能，並可以提供額外的見解和指導。

5. 動態定價

AI可以幫助您根據即時需求、競爭對手定價、客戶細分等多種因素調整價格。 此外，人工智慧還可以讓您優化定價策略，在保持競爭力的同時實現利潤最大化。

如何實施：

• 定義您的定價目標：確定您是想實現利潤最大化、增加市場佔有率還是實現兩者之間的平衡。
• 選擇定價策略：可以使用各種人工智慧驅動的動態定價模型，例如撇脂定價或滲透定價。 選擇最符合您的目標和目標受眾的方法。
• 測試和完善您的策略：持續監控動態定價策略的績效並根據需要進行調整以實現您期望的結果。

將這些人工智慧驅動的解決方案整合到您的電子商務業務中，您可以個性化客戶體驗，簡化運營，並最終推動成長和獲利。 雖然人工智慧是一個強大的工具，但它的成功取決於正確的實施和適應您的業務需求和目標。

電商AI應用實例

多家電子商務巨頭實施了突破性創新，並突破了線上購物體驗的界限。 本節深入研究其中一些成功的案例研究，展示如何利用人工智慧來個性化客戶旅程、簡化營運並最終推動業務成長。

絲芙蘭的虛擬藝術家（人工智慧驅動的聊天機器人和客製化）

絲芙蘭虛擬藝術家讓您可以使用智慧型手機相機虛擬嘗試不同的化妝色調和風格。 人工智慧分析您的臉部特徵並真實地疊加化妝品。 此外，聊天機器人可以回答您有關特定產品的問題，並根據您的膚色和偏好推薦色調。

人工智慧聊天機器人和客製化功能的結合增強了美容產品的線上購物體驗。 客戶可以透過四個簡單的步驟嘗試此功能：

亞馬遜的「加入購物車」推動（定位和客戶數據分析）：

您正在亞馬遜上瀏覽一雙新跑鞋。 滾動瀏覽不同的選項，您可能會看到與您正在查看的鞋子一起顯示“經常一起購買”的產品。

這是人工智慧的另一個例子。 亞馬遜使用人工智慧來分析大量的客戶購買數據。 它可以識別經常一起購買的特定產品的模式，例如跑鞋和高性能襪子。 人工智慧透過展示這些補充商品來滿足您的需求，並有可能增加您的購買價值。

Netflix 推薦電影馬拉松（個人化）

想像一下，您在 Netflix 上，對海量的電影和節目庫感到不知所措。 突然，標題為“穿著Prada的惡魔”[您之前看過的電影]”的一行彈出，展示了精選的電影清單。 這就是人工智慧在行動！

Netflix 使用人工智慧驅動的推薦引擎來分析您的觀看歷史記錄，包括您喜歡的類型、您經常觀看的演員，甚至您通常觀看內容的時間。 根據這些數據，人工智慧會推薦它預測您會喜歡的電影，讓您持續關注該平台，並有可能發現新的最愛。

現在，輪到您嘗試這三個電子商務人工智慧的現實範例了。 享受！