電子商務人工智能指南 1/6 - 搜索、廣告和發現

介紹

?81% 的零售業高管表示，?AI 至少在其組織中發揮了中等至完全的作用。然而，78% 的受訪零售業高管表示，很難跟上不斷發展的 AI 格局。?近年來，電子商務團隊加快了適應新客戶偏好和創造卓越數字購物體驗的需求。采用 AI 不再是一種選擇，而是零售商推動規模增長和保持市場差異化的必要條件。電子商務公司現在正在使用 AI 來創建新的客戶參與形式，增強在線結賬解決方案，并推動數字商務的經濟高效流程。?

本指南將全面概述人工智能在電子商務公司的主要應用，并分享 Scale 在零售領域的經驗最佳實踐。?

電子商務人工智能：為什么它很重要？

人工智能對電子商務有多種益處：

增強客戶體驗：?電子商務的 AI 解決方案可以幫助公司個性化產品推薦、改善搜索結果并更好地了解客戶情緒。借助準確的個性化和推薦機器學習模型，公司可以幫助減少購買時間、在產品詳細信息頁面上準確描述產品并更好地了解客戶行為。通過投資準確的 ML 模型，團隊可以實現提高購物轉化率和提高客戶滿意度的目標。此外，電子商務公司可以通過刪除違反平臺準則的內容（從用戶生成的內容到商家特定數據）來提高信任度和安全性。?

最大化盈利能力：??ML 模型可以幫助根據購物和瀏覽歷史提供準確且有針對性的產品推薦，并細分客戶分析以提供更準確的廣告。通過使用 AI 豐富內容元數據，團隊可以更好地了解內容和產品格局。這使電子商務公司能夠更好地專注于產品和內容增長工作，并盡早縮小趨勢范圍。?

加速運營流程：?購物和內容趨勢瞬息萬變，而手動操作流程卻過于緩慢。加速新商家入職、需求預測和內容優化等運營流程。人機交互等技術可以增強機器學習模型，使其達到人類水平的準確性和質量。?

現有的沒有人工智能的流程無法滿足消費者不斷變化的需求。電子商務市場面臨三大挑戰：?

成本和投資呈指數級增長：?僅使用內部運營團隊來管理電子商務數據和激活新產品通常會抑制增長。手動操作來獲取、清理和豐富數據非常耗時。生成新產品資產（例如產品描述和產品攝影）的成本很高。
缺乏屬性數據：?個性化系統受限于稀疏的屬性數據。產品數據可能包含不正確的信息、重復項和缺失的屬性，導致搜索和產品推薦效果不佳。用戶行為內容元數據不夠詳細，導致內容推薦系統存在缺陷。?
手動流程太慢：?消費者行為和內容趨勢變化很快。當前系統需要太多時間和流程來發現和展示熱門內容，平臺在保持客戶參與度和轉化率方面落后。?

在本指南中，我們將解釋幫助解決這些挑戰的主要用例，并提供幫助您利用 AI 發展業務的路線圖。

電子商務中的人工智能：主要用例

電子商務中人工智能有許多不同的應用。在本指南中，我們將重點介紹電子商務中以數據為中心的應用程序的六個主要類別：

搜索、廣告和發現
需求預測和庫存管理
聊天機器人和客戶服務
內容理解?
豐富的產品數據
人工智能生成的產品圖像

搜索、廣告和發現

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良好的客戶體驗始于高度個性化的推薦、有針對性的產品優惠和搜索相關性。人工智能的個性化推薦主要有三種用例：?

搜索相關性和商品發現：??49% 的在線購物者?會跳過第一頁來尋找他們想要的東西。搜索和商品發現是改善客戶購物體驗和幫助客戶找到合適產品的關鍵要素。人工智能搜索引擎使用自然語言處理 (NLP) 來處理和理解查詢。然后，搜索引擎使用該含義來呈現最佳排名的搜索結果。借助人工智能搜索相關性，電子商務團隊可以更好地理解搜索詞背后的真實意圖，并為客戶提供最相關的結果。?

廣告和優惠推薦：根據搜索、瀏覽、添加到購物車和購買歷史記錄，零售商可以提供有針對性的廣告和優惠。零售商可以使用機器學習來捕獲客戶數據、綜合見解并提供個性化的購物體驗。機器學習推薦系統使用推薦功能，該功能獲取有關用戶的信息（包括他們的瀏覽和購買歷史記錄），并預測用戶將為給定產品給出的評分。更好的增強數據可以幫助品牌向客戶提供廣告和優惠。有針對性的廣告有助于吸引新客戶，并幫助重新吸引可能已經放棄購物車的客戶。?

產品推薦：對于希望提高產品銷量的商業團隊來說，產品推薦是提高投資回報率的關鍵。ML 模型會分析購買歷史并構建相似的客戶受眾，以提供個性化的產品推薦。例如，ML 模型可以為類似產品、經常一起購買的產品或從相似受眾那里購買的產品提供推薦。產品推薦通過鼓勵重復購買和提高平均訂單價值來為零售商增加價值。?

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