人工智慧驅動的電子商務：提高投資報酬率的十大應用

到 2030 年，人工智慧支援的電子商務市場規模預計將達到 168 億美元。此外，客戶服務分析是人工智慧在行銷和銷售中最常見的用例。 新興經濟體中 57% 的受訪者聲稱已採用人工智慧。

近年來，人工智慧（AI）和機器學習（ML）對電子商務的變革性影響已成為不可否認的。 人工智慧/機器學習系統讓行銷人員能夠分析大量數據、做出準確預測並實現流程自動化。 因此，人工智慧/機器學習在電子商務行銷中得到了許多應用，從個人化客戶體驗到優化供應鏈。
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如今，隨著技術的不斷發展和客戶的日益熟悉，我們正在見證人工智慧/機器學習的快速整合。 隨著工具的使用及其易用性，人工智慧和機器學習驅動的應用程式的採用現在是不可避免的。

常用技術類型

我們習慣聽到並認為人工智慧是一項單一、無縫的技術。 它是用於指稱各種型號的通用名稱。 然而，事實並非如此。 具體到電子商務，以下是最常用的四種領先的人工智慧/機器學習技術：

• 自然語言處理 (NLP)：這種類型的人工智慧允許電腦像人類一樣理解、支援和操作口頭或書面文字。
• 機器學習 (ML)：機器學習是電腦模仿人類學習「發現」自己的演算法的方式解決問題的總稱。
• 電腦視覺（CV）：電腦視覺是人工智慧領域，幫助電腦取得、處理、分析和理解數位影像或影片。
• 資料探勘：資料探勘擷取並偵測大資料集中的模式，為人工智慧演算法和系統提供資訊
• 深度強化學習：它是 ML 的一個子領域，結合了強化學習 (RL) 和深度學習。 強化學習考慮計算代理透過反覆試驗學習做出決策的問題。

人工智慧改變電子商務的十大方式

在電子商務行銷中使用人工智慧/機器學習可以提供廣泛的競爭優勢，可以大幅提升線上零售業務的成功和生產力。

隨著技術的進步，這些優勢將變得更加明顯，使人工智慧/機器學習成為電子商務企業尋求在競爭激烈的市場中蓬勃發展的重要工具。

以下是利用人工智慧/機器學習提升電子商務業務的十大方法。

#1. 個性化產品推薦

我們大多數人直接經歷過的人工智慧/機器學習在電子商務中的應用是個人化產品推薦。 根據福布斯洞察報告，個人化直接影響 D2C 分銷管道的銷售最大化、購物籃規模（消費者在一次交易中購​​買的產品總數）和利潤。

人工智慧/機器學習演算法可用於分析使用者的瀏覽和購買歷史記錄、人口統計和即時行為，以推薦與他們最相關的產品。 這種個人化的方法改善了購物體驗，並顯著提高了轉換率和銷售額。
例如，Flipkart 使用 AI/ML 來推動其業務的許多方面，其中之一就是使用演算法向用戶提供個人化產品推薦。 這增強了用戶參與度並促進銷售。

同樣，BigBasket 採用人工智慧/機器學習為用戶創建個人化購物清單，即智慧購物籃，它根據先前的購買情況以及價格和品質的偏好提供建議。

Powerlook 採用 WebEngage 的推薦和目錄引擎來解決其網站上缺乏特定於使用者的建議的問題。 根據用戶的購買歷史、服裝和其他服裝偏好，在用戶上次購買後 15 天後向用戶推薦相關選項。 也根據用戶的購物車歷史記錄推薦產品和選擇。 結果是，唯一轉換次數增加了 302%，這是不言而喻的。

就像它能夠幫助 Powerlook 一樣，WebEngage 推薦和目錄引擎可以讓您為客戶產生個人化推薦，從而對您的業務產生影響。

#2. 庫存管理的預測分析

AI/ML 支援的預測分析指導電子商務企業優化庫存管理。 它可以分析歷史銷售數據、季節性、市場趨勢以及天氣等外部因素。 這些分析使演算法能夠非常準確地預測需求。 這有助於零售商減少庫存過剩和庫存不足問題，從而節省成本並提高客戶滿意度。

時尚電子商務產業必須跟上趨勢才能蓬勃發展，可以從預測分析中受益匪淺。 人工智慧/機器學習系統可以透過識別模式並提供對時尚趨勢、購買行為和庫存導向指導的更深入見解，為時尚品牌提供有價值的情報。

Myntra 就是一個很好的例子。 使用 AI/ML 分析來自時尚入口網站、社群媒體和 Myntra 客戶資料庫的數據，他們可以找出哪些產品銷售最快，並確保這些產品在他們的應用程式上可用。 因此，Myntra 推出產品系列的速度比競爭對手快得多。

＃3。 聊天機器人和虛擬助理

AI/ML 驅動的聊天機器人和虛擬助理正日益成為電子商務中客戶支援不可或缺的一部分。 他們回答常見問題，提供產品推薦，甚至處理訂單。 這些人工智慧驅動的系統 24/7 全天候運行，增強客戶服務、縮短回應時間並提高客戶參與度。

例如，Flipkart 的決策助理聊天機器人使用各種技術來理解客戶查詢背後的「人類思維」並做出相應的回應。 該聊天機器人透過減少傳遞給人工代理的對話數量並降低購物車放棄率，為 Flipkart 的業務指標做出了貢獻。

同樣，Nykaa 的虛擬助理被列為印度最好的人工智慧聊天機器人之一，它根據客戶表達的偏好提供個人化建議，幫助客戶購買。 它為他們提供了與專家視訊聊天的選項，也能夠幫助客戶自行找到相關產品。

最近，Myntra 的新型生成式 AI 聊天機器人 MyFashionGPT 使用戶能夠以自然語言搜尋諸如「我要去果阿度假。 告訴我我能穿什麼。”

＃4。 動態定價

動態定價，也稱為峰時定價、需求定價或基於時間的定價，是品牌根據當前市場狀況靈活調整其產品/服務價格的策略。 利用目錄可以考慮需求、競爭和顧客行為等因素進行有效的價格更新。 例如，如果某些產品受到高度追捧，或市場條件變化，目錄會動態調整價格。 這可以確保企業保持競爭力，最大限度地提高收入，並透過根據當前市場動態和客戶偏好調整價格來提供流暢的購物體驗。

MakeMyTrip是一個旅遊電子商務品牌，利用AI/ML即時調整價格。 這使客戶能夠接收上下文和相關的定價訊息，並有助於客戶參與。 反過來，這會帶來更高的保留率、更少的流失率和更多的轉換率。

＃5。 客戶區隔與目標定位

人工智慧/機器學習系統使電子商務行銷人員能夠更有效地細分客戶群。 基於 AI/ML 的細分解決方案可消除人為偏見、識別隱藏模式並提高個人化，並且具有極大的可擴展性。 透過分析客戶數據，它可以根據行為、興趣和人口統計特徵來識別不同的客戶群。

您可以利用預測細分從人群中識別理想的客戶受眾。 此 AI/ML 功能可讓您根據使用者對所需操作的傾向來建立細分。
預測細分使用機器學習來預測哪些使用者可能會採取某些操作，例如購買或離開。 這種方法比通常的使用者分類方法更強大，因為它超越了現有的資料和屬性，使行銷人員能夠在世界變得更加無 cookie 的情況下對使用者行為做出更準確的預測。

這使得企業可以設計有針對性的行銷活動。 與基於年齡或地理位置的通用細分相比，這種潛在客戶培育更有可能帶來轉換。

對於 MyGlamm，使用 WebEnage 的細分工具根據使用者角色進行客戶細分（例如，帳戶中擁有 150 GlammPOINTS 且未進行任何購買的所有註冊用戶的細分），使他們能夠為這些細分設計多個旅程。 根據用戶所處的階段，將行銷工作和溝通瞄準用戶，從而有效地吸引客戶。

這改善了用戶體驗、網路和應用程式參與度，收到有關購物車中商品的個人化電子郵件的用戶轉換率提高了 13.5%，而先前放棄購物車的用戶的購買量增加了 166%。

WebEngage 在客戶細分方面的專業知識幫助 MyGlamm 取得了這些驚人的成果。 WebEngage 還可以幫助您使用客戶細分來更深入地了解您的業務。

＃6。 視覺搜尋和圖像識別

人工智慧驅動的視覺搜尋和圖像識別應用程式讓人們透過查看圖片而不是文字來尋找產品。 該技術可以根據圖片識別並匹配產品。 這簡化了購物過程，因為它允許用戶搜尋他們可能不知道確切名稱的產品。

例如，Lenskart 允許用戶虛擬試戴鏡架，看看哪一款最適合他們，彌補了購買眼鏡的差距。 這消除了客戶親自前往商店的需要。 他們的虛擬擴增實境技術使用人工智慧來偵測顧客的臉部特徵，並在 10 秒內為顧客產生個人化的眼鏡清單。 它允許他們虛擬地嘗試款式，甚至與朋友分享以獲得第二意見。

同樣，Pepperfry 允許用戶搜尋家具和家居裝飾品並提供虛擬產品演示。 它允許用戶虛擬地預覽家中的家具，以便他們可以做出明智的購買決定。

#7. 詐欺檢測與預防

電子商務企業容易遭受各種形式的欺詐，例如支付欺詐和帳戶接管。 人工智慧演算法可以分析交易模式並偵測作為詐欺活動危險訊號的異常情況。 透過自動標記此類可疑交易，人工智慧有助於減少損失並保護企業和客戶。 人工智慧的這種使用還可以在品牌和客戶之間建立信任，從而帶來更好的體驗和更高的客戶參與。

Flipkart 就是利用人工智慧進行詐欺偵測和預防的公司的一個例子。 例如，如果賣家決定欺騙平台或在清單中使用經過處理的圖片，人工智慧演算法可以偵測並標記相同的情況。 這可以確保客戶準確地了解他們正在尋找的東西。

＃8。 電子郵件行銷優化

AI/ML 驅動的電子郵件行銷自動化工具是電子郵件行銷活動的遊戲規則改變者。 這些工具分析客戶行為和偏好，並對電子郵件內容和發送時間進行個人化。 AI/ML 驅動的預測分析還可以建議客戶可能感興趣的產品，從而提高電子郵件行銷工作的有效性。

WebEngage 的生成式 AI 功能可讓您立即建立量身訂製的電子郵件！ 生成式人工智慧可協助您建立個人化訊息模板，同時考慮受眾的偏好、人口統計和行為數據。 這可以確保您的電子郵件引起每個收件人的共鳴，從而提高參與度和轉換率。

WebEngage 幫助沙烏地阿拉伯領先的電子商務品牌 HNAK 實現了 67% 的購物車放棄電子郵件開啟率。 使用拖放電子郵件產生器等功能可協助 HNAK 建立針對行動裝置進行最佳化的美觀電子郵件。 他們還能夠減少個人化電子郵件的手動工作。

關於如何利用 AI/ML 優化電子郵件行銷的另一個很好的例子來自 D2C 有機護膚品牌 Juicy Chemistry 的影響力故事。 透過與 WebEngage 合作，Juicy Chemistry 可以嘗試管道、細分、時間表和訊息傳遞。 這帶來了非促銷資料夾中更好的參與度和更高的收件匣。 總體而言，Juicy Chemistry的電子郵件轉換率實現了 4.5 倍的成長，電子郵件開啟率提高了 2 倍。

＃9。 語音搜尋與語音商務

隨著 Amazon Echo 和 Google Dot Echo 等語音啟動裝置的流行，人工智慧也正在支援語音商務。 透過語音指令，買家可以尋找產品、下訂單或檢查訂單狀態。

Flipkart 利用語音商務的一種獨特方式是引入“Hagglebot”，這是一種聊天機器人，允許客戶在 Big Billion Days Sale 促銷期間討價還價以獲得更好的交易。 該活動取得了巨大成功，Hagglebot 上提供的產品使 Flipkart 的總銷售收入達到了 123 萬美元。 該體驗的平均參與時間為 6 分 5 秒，使其成為 Google Assistant 當時最具吸引力的體驗。

MakeMyTrip 也旨在透過支援印度語言的語音輔助預訂，使旅行計畫更具包容性和便利性。

＃10。 供應鏈管理與物流

人工智慧/機器學習正在從根本上提高電子商務公司供應鏈管理和物流的效率。 人工智慧可以協助路線規劃、庫存管理和需求預測。 這可以加快交貨速度、降低營運成本、改善庫存管理並提高客戶滿意度。

例如，Flipkart 的人工智慧機器人（稱為 AGV（自動導引車））使操作員能夠每小時處理 4,500 件貨物，速度是原來的兩倍，準確率高達 99.9%。 這些機器人還提高了倉庫容量和吞吐量。

結論

正如我們在上述所有範例中所看到的，人工智慧透過提供創新的、以客戶為中心的解決方案徹底改變了電子商務領域。 它們使企業能夠簡化營運並最終提高投資回報率。 從個人化產品推薦到供應鏈優化，本文討論的十大人工智慧/機器學習應用程式已成為電子商務企業在競爭中保持領先地位的必備工具。

WebEngage 處於這項革命性技術的前沿，並利用其行銷自動化套件的強大功能來幫助像您這樣的電子商務企業取得驚人的成果。 立即申請演示，了解 WebEngage 如何幫助您在電子商務行銷中利用人工智慧改變遊戲規則的推動力。