還記得人工智能聽起來像是一個未來主義的冒險，涉及機器接管世界的日子嗎？ 出色地， 我們今天在這里， 在那個計劃的未來。 但是，在這種情況下， 這些機器并不是以一種可怕的方式“接管”。 反而， 他們給了我們優勢， 尤其是在電子商務世界中。

人工智能（AI）是計算機科學的一個先進而廣泛的分支，致力于設計能夠執行需要人類智能的任務的智能機器。 人工智能發展的兩個主要分支是機器學習和自然語言處理（NLP）。

AI技術也已被電子商務行業采用，旨在為網站購物者提供更加個性化和針對性的體驗。 根據Statista， 到2021年， 預計數量為3。全球將有80億人擁有智能手機，而且這一數字還在上升。

這意味著移動設備的購買量預計會增加，為潛在客戶提供順暢和交互式體驗的需求也會增加。

在本文中， 我們列出了在電子商務中使用人工智能和優化銷售流程的幾種方法。

以客戶為中心就是將客戶置于企業的核心位置，從而為他們提供積極的體驗。

在網站上搜索某些內容卻找不到您想要的內容，這很煩人， 正確的？ 您的客戶也討厭這一點。

因此，您的工作就是為用戶提供可以輕松引導他們使用其搜索產品的選項。 AI可以通過實現語音或視覺搜索功能來幫助您完成此任務的兩種方法。

視覺搜索可以增加您的在線商店的參與度，并增加轉化訪客的機會。 它允許用戶上傳圖像并在您的商店中搜索類似的商品。 借助機器學習算法，該系統可以對圖像進行處理和分類，并顯示相似的結果。

聲音搜索， 已經是在Google上瀏覽的熱門選擇， 是一種語音查詢，它利用語音識別來顯示結果。 語音搜索AI的一個很好的例子是Alexa， 亞馬遜的數字助理，可以識別語言并根據命令執行多項操作。

推薦引擎是一種系統，可以分析用戶的數據（例如他們的瀏覽歷史記錄和以前的購買記錄）以提供建議信息， 產品， 和/或服務。

兩種流行的推薦系統包括：

• 基于內容的過濾– 該技術利用單個用戶的活動和選擇并過濾元數據。 它通過考慮用戶的行為和活動模式進行工作，并將其集成到一種算法中，該算法可根據以前的數據向網站訪問者提供建議。
• 協同過濾 - 在這種情況下， 根據從多個用戶獲得的信息提出建議， 不只是一個 該方法比基于內容的過濾具有更高的準確性。
  亞馬遜使用了這種方法，并在合并了該算法后記錄了29％的銷售額增長。

資料來源：亞馬遜

推薦銷售功能可為潛在買家提供個性化的體驗，并提高您網站的點擊率。 平均訂單價值也可以上升， 因為會為客戶提供購買時附帶的其他免費選項。 通過吸引潛在的在線購物者其他有益于他們的選擇， 他們傾向于在您的網站上停留更長的時間，并且更有可能轉化。

聊天機器人是一種通過不同平臺與用戶進行對話的好方法。 它也可以作為您的買家的助手，并幫助他們導航到正確的選擇。

用戶易于問有關產品或服務的多個問題。 但是您不能24/7全天候響應這些查詢。 那么，如何集成可以通過關鍵字或編程方案識別用戶意圖的自動聊天機器人呢？

大約64％的用戶期望從在線業務獲得實時交互。 有了聊天機器人， 與讓他們填寫聯系表格或發送郵件相比，您可以立即做出回應。
虛擬或數字助理是一種能夠理解自然語言并可以幫助用戶解決問題并因此增加轉化機會的應用程序。

產品說明可為客戶提供有關您的產品或服務的信息， 但它們會為您的SEO發揮作用，并有助于您在網上商店中排名。 這就是為什么需要對說明進行最佳優化的原因，因為它們可以為您的網站帶來自然流量。 而且， 正確呈現的產品信息可以說服潛在的潛在顧客進行購買。

雖然這可以手動執行， 有了人工智能， 您可以使整個過程自動化，并節省大量時間。

使用AI進行產品描述的網站的一個示例是阿里巴巴。 借助公司的AI工具， 超過20每秒可產生000行內容。 這條路， 網站上的商家無需花費時間來生成產品說明。

資料來源：阿里巴巴

假評論就像是企業中的痣。 他們經常被競爭對手拋棄， 討厭的人， 有時甚至是機器人。

但是您知道，評論在電子商務世界中非常重要。 大約90％的消費者根據已閱讀的評論做出購買決定，而86％的購買者不愿從具有負面評論的公司購買產品。
借助AI，您可以發現并刪除偽造的東西，并防止垃圾郵件。

資料來源：GLTR

GLTR是一種視覺取證工具，它利用自然語言生成模型來檢測自動生成的文本。 這條路， 您不必擔心一件事。

對于網上購物者來說，價格是最決定性的標準之一。 因此，重要的是要確保您的價格具有競爭力并能反映市場。

價格優化是找到客戶愿意為特定產品或服務支付的最佳價格的過程。

聽起來很簡單， 有時候會很復雜 特別是當您與全球各地的人打交道時。 這意味著估計在其他國家和貨幣中有多少物品價值。 在這里，AI再次借助動態定價功能進行搶救， 可以實現自動化，并為您的產品設置最優惠的價格。 由于客戶通常在購買前在不同的提供商上搜索商品，因此可以提高您的轉化和銷售量。

亞馬遜利用此功能，每天記錄超過2.5億的價格變化。

如果您的供應與在線商店的需求不符， 您可能很快就會用完要出售的物品。 這可能會使您的客戶失望，并導致他們進入競爭對手的網站。

有了自動化的供應鏈管理， 您可以擁有一個總是存貨充足的電子商店，以便捕捉那些準備購買的商店。

機器學習算法通過自動化需求預測來增強供應鏈管理，并提高訂單管理能力， 生產計劃和工廠調度。

人工智能增強了在線業務的創建和維護，并彌合了商人和消費者之間的鴻溝。 如今，在線購物者的要求越來越高，您需要找到新的聰明的方式來吸引他們。 購物體驗的期望也在不斷發展，您必須緊貼趨勢才能保持增長。 這使AI成為電子商務零售商和客戶的好朋友。

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