一系列行业的公司正在采用机器学习作为早期采用者，电子商务和零售公司从投资机器学习中获得了最大的收益。通过将人工智能应用于关键的商业问题，电子商务公司正在使用机器学习模型来推动更高的销售，预测需求，并通过更相关的搜索结果和实时客户服务来个性化购物体验。
为了训练机器学习和AI算法来应对高卷的客户，零售商必须收集大量的bob体育手机下载。我们最近博客关于麦肯锡2018年的一份报告，该报告分析了数百个人工智能用例。虽然市场和销售部门通常认为人工智能是最快的赢家，但客户服务团队可以通过更智能的分析和聊天机器人提供更好的实时体验。麦肯锡还建议拥有实体店的零售商投资人工智能，以优化供应链和改善库存管理。在生成搜索结果、定价或下一个最佳行动时，技术会综合考虑个人的行为和偏好，零售商可以使用人工智能来优化产品推荐和个性化客户体验。
继续阅读，了解领先的公司如何使用ML和AI来提供更好的电子商务和零售体验。
使用AI工具提高电子商务销售
鉴于他们围绕客户行为和偏好的丰富数据，大型在线零售商处于AI驱动个性化的最前沿。获奖策略包括基于以前的客户行为的个性化网站内容和产品建议，根据行为和学习偏好的个性化通信，使用Chatbots帮助客户浏览购物体验，并连接社交媒体和编程广告购买以满足最相关的向最有可能进行购买的客户高转换广告。
使用人工智能来个性化客户体验的零售商获得了更高的利润和商业价值。最近的一次报告来自波士顿咨询集团发现，采用个性化战略的零售商看到销售收益为6-10％ - 比没有的零售商快两到三倍。使用AI个性化购物将在2035年之前将批发和零售公司提高59％的盈利能力，根据埃森哲。
意大利时尚品牌Cosabella，与AI启动软件公司一起使用称为Sentien，正在使用AI来快速测试其网站的多个用户体验设计。与传统的A / B检测不同，这种多变体测试允许其产品推荐和通信引擎，以获得洞察力并适应客户行为。品牌立即声称AI流程提高了销售了35%。
一个人工智能驱动的人形机器人叫做胡椒在加州的零售店和咖啡馆，经过编程“感知人类情感”的产品都促进了销售和与顾客的店内互动。零售商The Ave在其零售店使用Pepper后，与顾客的互动增加了98%，客流量增加了20%，收入增加了300%。
使用人工智能来个性化客户体验
在线零售商正在投资AI动力个性化发动机，以使店内经验的人类互动在线销售方便。这些AI工具帮助购物者通过口语在线搜索产品，甚至使用从智能手机上传的图像，以模仿与人交互的经验。该策略有助于零售商差异化，提高口碑销售，增加客户忠诚度。
Skechers使用AI寻址搜索相关性的相关性和运动服品牌。在线购物者点击他们感兴趣的产品，AI Powered Tools实时分析Skechers目录，以满足类似的或相关项目。这为客户提供了更无缝，直观的购物体验，并帮助您实现他们实际想要的产品 - 推动客户满意度和销售。
一个统一的通信云提供商Star2Star，使用Thankica的可定制销售助理软件Bot交叉或重新接合现有的领导 - 在一种情况下，在几小时内产生30％的电子邮件响应率。博世汽车也使用Constryica，归因于每月60个销售的一个丰田经销商的软件。
用AI工具预测需求和偏好
人工智能算法能够处理深度学习、统计编程和对大量数据的预测分析，而人类无法做到这一点。Netflix热门剧集《纸牌屋》就是人工智能的产物模式学习技术。该公司分bob外围怎么样析了他们最受欢迎的电视节目的数据集，以预测最享受的戏剧客户。
自2014年以来，亚马逊(Amazon)等零售巨头一直在使用机器学习算法来预测需求，提高各仓库的库存效率，并根据消费者愿意在某些商品上花多少钱的分析来设定价格。
如《哈佛商业评论》州“......这种预测级别需要检测来自诸如助焊剂的大规模数据集中的微妙模式：消费者购买历史，产品偏好和计划;竞争对手的定价和库存;和当前和预测的产品需求。“
AI和机器学习可以帮助分析这些大规模数据集。在Appen，我们帮助领先的零售商通过高质量的人类注释数据来改善他们的机器学习计划。无论您是在寻找现场搜索，提供个性化还是改善您的客户服务，我们都可以提供增强机器学习模型所需的高质量数据。
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