此文是成都平面設計公司關于設計公司如果推廣和營銷企業的分享，成都平面設計公司旨在想讓更多的設計公司提高設計業務能力！

成都平面設計公司轉發原文直譯：

隨著機器學習越來越多地融入我們的日常生活，很自然地會想，"機器學習將如何影響電子商務？"

這是一個很好的問題。

過去幾十年，電子商務發生了很多變化，而機器學習有望改變更多。讓我們來看看電子商務的現狀，以及在不遠的將來，機器學習將如何影響電子商務。

電子商務正在發生什么變化

你可能會認為電子商務只是最近才出現，并徹底改變了我們的購物方式——這在很大程度上要歸功于我們的技術進步。

但事實并非如此。

雖然技術在我們今天與零售商互動的方式中發揮著重要作用，但電子商務實際上已經存在了近40年。

根據統計的數據，2017年全球零售電子商務銷售額達到2.29萬億美元，預計到2018年底將增長到2.774萬億美元。這意味著電子商務將以每年20%的速度增長。

促成這一驚人增長的一些趨勢包括：

移動的

移動電子商務的增長速度遠快于總體電子商務，到2018年底，移動電子商務將占總電子商務流量的70%左右。

"一些人所說的'移動優先'實際上已經是'移動多數'……對移動設備友好，在智能手機上擁有快速、可用、優雅和引人注目的內容不是可有可無的。"

《衛報》的湯姆格林斯特德

人工智能

到目前為止，人工智能和機器學習一直被全球公司獨家使用，因為它們的價格不太容易接受。然而，Gartner預測，到2020年，超過80%的客戶互動將由人工智能處理。

預測到2021年人工智能的零售投資。來源。

增強和虛擬現實(增強現實/虛擬現實)

增強現實/虛擬現實技術有望提高轉化率，消除網購退貨。我們已經看到化妝品、時裝和家具公司正在使用這些技術，到2020年底，增強現實將產生1200億美元的收入。

增強現實如何影響零售商？來源。

機器學習：電子商務的未來

在我們深入挖掘之前，區分人工智能和機器學習很重要。

人工智能：能夠通過模仿人類認知來完成特定任務的機器

機器學習：人工智能的一個分支，一種通過一段時間的經驗來提高性能的方法

好了，現在我們可以開始了。

機器學習和客戶體驗

機器學習允許電子商務企業創造更加個性化的客戶體驗。今天，顧客不僅更喜歡以個人方式與他們喜歡的品牌交流，而且他們也開始期待個性化。

事實上珍妮的一項研究顯示，73%的客戶已經厭倦了呈現給他們的無關內容。

人工智能和機器學習為零售商提供了個性化與客戶互動的能力，從而為他們提供更好的體驗。

通過機器學習，零售商可以在客戶服務問題發生之前減少它們。因此，棄車率應該更低，銷售額應該更高。與人類不同，客服機器人能夠全天候提供公正的解決方案。

機器學習和搜索結果

改善搜索結果為零售商提供了巨大的回報。每當客戶在網站上購物時，機器學習可以改善電子商務搜索結果，同時考慮個人偏好和購買歷史。

機器學習可以根據特定用戶的相關性生成搜索排名，而不是使用關鍵字匹配等傳統搜索方法。

這對易貝這樣的巨頭來說尤其重要。該零售商列出了超過8億件商品，充分利用人工智能和數據來預測和顯示最相關的搜索結果。

人工智能和重定向

全渠道是零售的新常態，所以你可以期待人工智能不僅使用客戶的數字數據，還可以分析他們的店內行為。

曾幾何時，安全攝像頭只能阻止商店扒手，但很快，在人臉識別算法的幫助下，你可能會開始在網上看到你在商店里檢查的新冰箱的廣告。

視覺發現將取代關鍵字搜索

Pinterest鏡頭是一項服務，其工作原理類似于現實世界物體的Shazam:你只需將相機對準所需的物品，算法就會在線找到它。這個想法是基于這樣一個事實，我們并不總是知道我們在尋找什么或者如何描述它。

磚坯黏土與加州大學伯克利分校的研究人員一起，甚至開發了一種圖像編輯工具，可以將草圖轉化為逼真的圖像，然后用于視覺搜索。

人工智能和產品推薦

機器學習可用于根據購物行為的各種模式推薦電子商務產品，這將幫助您提高轉化率。通過分析不同渠道的客戶數據，該算法可以識別行為和購買模式，從而預測客戶的實際需求。

個人購物者一直與高端消費者聯系在一起，但由于人工智能，每個人都可以利用虛擬消費者。

戶外產品公司北面已經使用IBM沃森平臺建立了自己的虛擬個人購物者。該服務使用客戶的口頭查詢、購物需求和旅行計劃作為輸入，并推薦不僅符合客戶標準，而且適合客戶計劃使用它們的位置的商品——甚至考慮到天氣預報。

人工神經網絡將引導市場營銷

神經網絡可以從經驗中學習，識別模式和預測趨勢，因此可以用來找出人們對什么做出反應，什么應該改變，什么應該從營銷活動中消除。

微軟能夠通過使用腦力制造者(一種神經網絡軟件)將直接郵寄打開率從4.9%提高到8.2%,以最大限度地提高營銷活動的回報。

機器學習可以消除欺詐

數據越多，就越容易發現異常。因此，你可以使用機器學習來識別數據中的模式，了解什么是"正常"的，什么是不正常的，并在出現問題時得到通知。

最常見的應用是欺詐檢測。零售商經常面對這樣的顧客，他們使用偷來的卡購買大量商品，或者在商品已經交付后收回他們的付款。

機器學習和電子商務定位

與實體店不同，在實體店中，你可以與客戶交談，了解他們想要什么或需要什么，網上商店面臨著大量的客戶數據。

因此，客戶細分對電子商務變得極其重要，因為它允許公司為每個客戶調整他們的溝通策略。機器學習可以用來了解客戶的需求，創造個性化的購物體驗。

機器學習和價格優化

機器學習算法不僅可以幫助您收集有關定價趨勢、競爭對手的價格和各種商品需求的信息，還可以將這些信息與客戶行為相結合，以確定您每種產品的最佳價格。

優化您的價格將有助于您滿足您的客戶，以及增加您的roa .

結論

正如你所看到的，在電子商務中，機器學習有很多令人興奮的機會。其中許多已經在使用或即將使用，所以你可以期待機器學習成為有效在線零售中越來越重要的一部分。

你如何看待機器學習在電子商務中的應用？有什么令人興奮的新機會我沒有包括在這里嗎？未來幾年，你打算如何利用機器學習？

Radu VrabieAuthor

拉杜弗拉比是Omniconvert的陰極射線示波器煉金術士。他喜歡幫助客戶提高轉化率，充分利用他們的電子商務網站。

成都平面設計公司

通過成都平面設計公司的精彩分享，設計師更輕松快捷地掌握成都平面設計公司分享的營銷與設計知識，幫助北京vi設計公司更好地服務好客戶 。