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圣誕節(jié)前的幾周總是西方家庭購(gòu)物的高峰時(shí)期，英國(guó)消費(fèi)者在這段時(shí)間內(nèi)平均每人會(huì)花掉280英鎊用于購(gòu)買禮物，其中網(wǎng)購(gòu)比例過(guò)半。雖然親戚朋友的推薦是大家購(gòu)物的主要參考方式，但是仍有近三分之一的人會(huì)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論決定是否購(gòu)買某樣商品。

截止今年年底，網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)大約會(huì)整體提升24%。然而由于消費(fèi)者始終尋求更高層次的購(gòu)物體驗(yàn)，網(wǎng)絡(luò)零售商在尋找能夠保持消費(fèi)者滿意度的購(gòu)物方式上就面臨很大壓力了。主流的英美零售商們今天求助于AI技術(shù)。AI可以幫助零售商們分析消費(fèi)者的購(gòu)物習(xí)慣、預(yù)測(cè)消費(fèi)者需求并為其提供定制化服務(wù)。簡(jiǎn)而言之，AI完全可以為消費(fèi)者提供更具個(gè)性化的在線體驗(yàn)。

個(gè)性化

目前已經(jīng)有許多零售商使用AI與客戶溝通的方法了，這類AI主要以學(xué)習(xí)客戶偏好、行為并且提供大量定制化建議為主（也稱為大規(guī)模定制）。

在線時(shí)尚零售商Stitch Fix每月會(huì)準(zhǔn)備五套服裝交由客戶選擇。所提供的這些服裝會(huì)考慮到之前的客戶調(diào)查結(jié)果、配色、天氣和個(gè)人風(fēng)格。AI算法可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)幫助個(gè)人造型師設(shè)計(jì)出顧客最可能喜歡的類型。

網(wǎng)購(gòu)選擇紛繁復(fù)雜，因而零售商們也在試圖簡(jiǎn)化購(gòu)買過(guò)程。經(jīng)常光顧同一家實(shí)體商店的顧客，自然會(huì)對(duì)店中情況很是了解，你可以在買玩具的途中瞄一眼針織衫，或者在瀏覽星戰(zhàn)手辦時(shí)，順手挑選旁邊的一條擦拭杯盤用的毛巾。

這種情況在互聯(lián)網(wǎng)上是不會(huì)發(fā)生的，所以使用AI進(jìn)行在線零售的關(guān)鍵目標(biāo)之一是幫助消費(fèi)者找到他們正在尋找的東西，并盡可能為他們排除潛在選項(xiàng)。一項(xiàng)新的研究表明，消費(fèi)者一旦決定了購(gòu)買類別，其他潛在選擇越少越好。

如果是一個(gè)視覺(jué)購(gòu)物者，那么你可能會(huì)喜歡從Snap Fashion尋得靈感。視覺(jué)搜索引擎可以基于網(wǎng)頁(yè)或智能手機(jī)上的照片，向消費(fèi)者呈現(xiàn)超過(guò)16,000個(gè)品牌的商品。預(yù)計(jì)Snap Fashion InStore會(huì)在 2017年8月起開設(shè)實(shí)體店。

聊天機(jī)器人

零售業(yè)AI的下一階段將超越個(gè)性化建議，采取與客戶直接進(jìn)行對(duì)話的方式。

“對(duì)話商務(wù)”一詞是由負(fù)責(zé)Uber生態(tài)合作伙伴拓展的Chris Messina在2015年率先提出來(lái)的。它起源于消息類APP、自然語(yǔ)言界面和品牌的融合，可以讓消費(fèi)者在聊天機(jī)器人的幫助下與品牌及服務(wù)直接用自然對(duì)話的方式交互。

在P2P保險(xiǎn)網(wǎng)站Lemonade，用戶可以使用聊天機(jī)器人Maya設(shè)計(jì)自己專屬的個(gè)性化保險(xiǎn)政策，整個(gè)過(guò)程在Lemonade會(huì)話中幾分鐘即可完成。客戶還可以通過(guò)Maya使用內(nèi)置App視頻錄制功能提交聲明，描述相關(guān)事件。

對(duì)話商務(wù)可能使我們積極參與到AI工作中來(lái)——比如說(shuō)在我們意識(shí)到之前就為我們提供了所需要的東西——與AI直接對(duì)話，并成為這一過(guò)程中的積極合作伙伴。

同樣適用聊天機(jī)器人推動(dòng)銷售的還有戶外品牌The North Face，用戶通過(guò)IBM Watson支持下的自然語(yǔ)言問(wèn)答系統(tǒng)更可以進(jìn)行直接的交互，找到最適合的商品。用戶需要回答服裝穿著的季節(jié)、地區(qū)、以及服裝的功能/用途（例如衣服需要有一個(gè)能放進(jìn)手機(jī)的口袋），還有就是用戶對(duì)款式的偏好。以這些信息為基礎(chǔ)，加上對(duì)天氣和物流的考慮，所有的選擇會(huì)自然地按照先后推薦排列。

這種AI驅(qū)動(dòng)下的個(gè)性化購(gòu)物能夠挑戰(zhàn)甚至替換目前店鋪內(nèi)銷售助理的工作。它智能、快速并且可以利用多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)快速有效地為客戶提供個(gè)性化指導(dǎo)。AI助手會(huì)認(rèn)真地對(duì)待客戶的每一項(xiàng)提問(wèn)，也不會(huì)鬧情緒問(wèn)題。

大規(guī)模定制

零售業(yè)AI的引入在為大規(guī)模定制提供了機(jī)會(huì)之外還能幫助客戶更快地縮小選擇范圍。這對(duì)于那些原本要通過(guò)圣誕購(gòu)物清單確定購(gòu)買的人來(lái)說(shuō)明顯大有好處。對(duì)于公司而言，提供一致的服務(wù)能夠提高用戶粘性——這對(duì)零售之間的激烈競(jìng)爭(zhēng)至關(guān)重要。

當(dāng)然，也有一個(gè)問(wèn)題：引入AI之后的購(gòu)物，是一個(gè)經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)分析推動(dòng)消費(fèi)者完成定向購(gòu)買的過(guò)程，它減少了客戶發(fā)現(xiàn)和探索的機(jī)會(huì)，而這卻是消費(fèi)者購(gòu)物過(guò)程中很喜歡的一個(gè)部分——特別是在節(jié)日期間。

消費(fèi)者與品牌的互動(dòng)也會(huì)在對(duì)話商務(wù)之后變得高度個(gè)性化。這些AI系統(tǒng)對(duì)那些希望解決簡(jiǎn)單和具體任務(wù)的人（例如購(gòu)買保險(xiǎn)或獲得技術(shù)咨詢）大有幫助。但是對(duì)于更為復(fù)雜的感性和主觀方面的購(gòu)買決定——例如為我們的親人購(gòu)買禮物，我們可能仍然會(huì)尋求朋友，家人或甚至銷售助理們的幫助。

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