人工智能未来在零售业的应用

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人工智能未来在零售业的应用
编者按:本文来自微信公众号 “线性资本”(ID:LinearVenture)

基础篇

作者:Andy Narayanan,译者:郑立涛

一直以来都被高度曝光的人工智能(AI)领域相关应用,总是引来巨大的关注。无论是 IBM’s Watson beating Ken Jennings at Jeopardy, DeepMind besting Lee Sedol at Go, self-driving cars等新闻的大量涌入,还是埃隆·马斯克的AI威胁论引起持续加剧的公众恐惧,这些关于人工智能的故事总是非常引人注目。但是,公众可能没有注意到,悄然无声地,谷歌和Netflix等网站的人工智能搜索、推荐引擎已经能过滤掉用户社交网络中的淫秽图片,同时也已经能用来证明复杂数学定理。人工智能的应用会越来越多并且无处不在。

人们可能鲜有听闻人工智能在零售业的应用。毕竟,这件事情的吸引力远远不如在世界上最古老且复杂的棋盘游戏中击败冠军,或用计算机写出简陋的钢琴歌曲。然而,不管消费者是否意识到,零售业的人工智能应用都将会在未来的几年内影响到每个网上购物者。

那么,这样的应用什么时候能够进入公众的视野呢?不同于前文提到的自动驾驶汽车或任何其他应用,人工智能在电商领域的应用会更加润物细无声。毋庸置疑的是,人工智能结与零售业结合已是大势所趋且端倪初露,毕竟,前提要素都已具备:零售商已经掌握了足够的数据,并且相信人工智能变革的可行性。实际上,许多零售商已经在做这个事情了:图像识别系统、产品推荐、聊天功能…。

其实,关键问题未必在于人们将在什么时间看到人工智能的部署,而是会在哪里看到。真相是,电子商务将在未来的每一步发展中都受益于人工智能,从营销点布局到至关重要的提升顾客满意度的个性化服务。

人工智能未来在零售业的应用 人工智能的一大优势是保障真正意义上的个人体验。如果用户现在登录自己最喜欢的网站,可能会觉得不论自己是否登录,网站呈现的内容都不会改变。但每个人都有不同的喜好和需求。当然,眼下用户可能也会发现一定程度的个性化,例如,关于前几周看过的商品的提示,但这不是真正的个性化,而仅仅是电商基于过去的购买记录划分特定用户组,并定向推荐。

为什么说人工智能可以达到真正的个性化?举个例子,如果没有人工智能,搜索“红鞋”,所有人都将得到相同的搜索结果;但有了人工智能,结果将截然不同:用户看到的是基于自己之前行为的“策划目录”。人工智能会发现用户选择鞋子的微妙细节,比如微妙的红色色调、是否有条纹或者花边、趾型,或任何细微的相似之处。更有趣的是,从随后的每次点击中,人工智能会分析出用户感兴趣的是什么,通过用户选择理出思路,快速理解用户需求。

这是真正的个性化服务。它允许用户随心所欲地探索自己想要的购物目录,让不同人用不同的方式购物,而这正是我们在零售业中所缺失的。

在人工智能的加持下,零售业能够做出更多改变。它不应仅在我们进行搜索之后提供帮助,而是在此之前:当用户在网站上发生了第一个动作,网站就应将站点重塑成为用户喜好的模样。一个网站从洗衣机到袜子什么都卖的网站是好的,但如果用户只需要买袜子,可能就不会在乎其他商品。这并不排除用户买完袜子后再去看洗衣机的可能,但一旦网站了解用户的需求,它就应该立刻根据需求重构页面。

人工智能未来在零售业的应用 站点应维护自己的品牌和核心元素,但其它属性都应该可以随时改变。现在的网上购物很像进入Costco购物。所有的产品都在摆那里但由用户寻找,没有人帮助用户准确地找到自己需要的东西。大量的产品这可能会导致问题——“选择的悖论(paradox of choice)”。根本上,人工智能应该能使用户免受其它因素带来的干扰直奔目的地。同样情况下,用户体验应该是这样的:简单地浏览产品的图像,每一个动作都有助于人工智能协助找到完全符合用户独特需求与风格的产品。毕竟,如果一个购物者找不到自己真正想要的商品,周围摆着的成千上万的其它商品也毫无意义。

能在各方面运用人工智能的电商将提供更好的不同层次购物体验。在某些情况下,这些差异会比较大,在其它领域,他们将被巧妙地区分。但人工智能将完完全全地改变实体店。不能提供个性化服务的通用网站将消失,随着人工智能的发展,这类网站将被一些商店和商场取代,它们每一个选择和行动都贴合用户即时的需求。用户不必从无尽的目录中拉动产品进行选择,网站将根据用户做出的简单行为提供帮助。

有了人工智能,顾客购物时再也不会像在一个大盒子商店游荡了。从用户进入网站到结账离开,购物体验将前所未有地精彩。这样的改变已经开始发生,现在迈出这一步的零售商将领先一步。人工智能已经可以向用户推荐电影、最喜欢的社交网络和搜索引擎,而这,仅仅是个开始。

中级篇

作者:Kimberly A. Whitler,译者:Melody

从市场营销到医疗服务,人工智能在改变一切。这个假日季只是未来的开端——商人们将如何充分利用人工智能来理解、连接消费者并为他们创造更好的消费体验。为了更好的理解人工智能对零售商们的影响,我采访了IBM首任首席营销官,Michelle Peluso。 Peluso在零售领域有很强的背景,曾任Gilt(美国闪购网站)的首席执行官和花旗集团的全球顾客和互联网首席营销官。Peluso在下文谈了自己的看法: Watson(IBM与人工智能公司Watson合作的孵化器)的人工智能是如何改变零售商为顾客提供消费体验的方式的 。

Whitler(作者):假日消费季马上就要到来了,哪些改变对市场影响最大?

Peluso:这段时期对于各个地方的首席执行官和首席营销官们来说都是令人兴奋的一季。你从六月份开始筹备假期季(美国12月有比较多假期),所以各项准备工作,展销,工作约定,关系拓展都已经准备了一段时间了。看着计划逐渐进入高潮并开花结果是一件有意思的事。在过去的几年中,我们都感受到了零售业大幅向线上转移的趋势,这意味着首席营销官们得到了更多的数据,可以用来理解他们的业务并且强化消费者体验。但是,今年,我认为最让营销者们兴奋的是他们可以利用人工智能来改进消费体验。人工智能让营销者们不仅可以利用已有的数据,还可以有史以来第一次利用暗数据(Dark Data)。

Whitler(作者):营销者们是如何利用人工智能来强化消费者体验的呢?有例子吗?

Peluso:让我给你举四个不同的例子吧。

1.人工智能帮助选择礼物:这个工具是1800-flowers.com(花店)这类的零售商们用来帮助顾客选择对的礼物的。例如,1800-flowers.com创建了一个“Gifts When You Need”(你需要的礼物)的选项,这是一个新的人工智能前台,它可以像你的“私人助手”一样在你们互动的过程中,了解你的喜好。通过一系列的问题,它可以变的更聪明并且推测出最适合某个人的礼物。比如,一个顾客可能打“我正在为我妈妈挑选礼物“,然后GWYN就会解读这个问题,并接着提出几个有质量的问题来确定场合,感情和收礼者,这样它就可以向每一位顾客推荐合适的,满足个性化需要的礼物。重要的是,这与联合或者平均贝叶斯算法不同,Watson(人工智能)可以在与人互动的过程中通过自然语言理解,推理,和学习,然后再把这些深刻的见解应用到礼物推荐中去。它不仅会从互动中获取数据,还会结合很多其他的资料,比如消费者的消费趋势和习惯。

人工智能未来在零售业的应用 2.人工智能帮助选择商品:The North Face,一个集服装、鞋、器具一体的户外用品零售商,发布了由IBM的Watson中心支持的线上互动消费体验产品。与“北脸”用科技改变消费体验的品牌目标一致,顾客现在可以在线上与一个由Fluid XPS支持的、有直觉感的对话机器顺畅地聊天,然后得到符合他们需要的户外装备建议。利用Watson的自然语言处理能力,XPS根据顾客对一些列问题的回答,发现并精简应该选择的商品。例如,在顾客输入了想要的冲锋衣或户外运动的细节之后,XPS会问一些有关于地点、温度、性别等因素的问题,之后就可以向顾客推荐符合具体用途和气候的商品了。

3.人工智能帮助管理库存:对于零售商而言,管理库存是个关键的挑战。理想情况是,你有正好的库存数量来满足顾客的需要。如果你的商品缺货,你就冒着让你的顾客失望并去其他家购买的风险。如果你的库存太多,你就浪费了你本来可以用到其他地方的钱。所以人工智能如何战胜“商品缺货”呢?Watson与零售商一起监测天气、购买率和顾客行为来更好地管理和监测供应链,这样就可以确保合适的库存水平和避免脱销。我们用的工具是“IBM Commerce Insights”(IBM商业洞察力)和“Watson Order Optimizer”(沃特森订单优化器)。

4.人工智能帮助洞察消费者:人工智能正在改变营销者获取深度消费者信息的方式,这样营销者就可以为消费者提供更多与之关联的内容。通过了解像社交档案,活动,天气和行为之类的信息,人工智能能够帮助营销者们在更细微的层面了解消费者需求。消费者需求是动态的——非静态的——这就需要一个有洞察力的机器考虑这些动态因素并把它们纳入营销计划中。人工智能经历了从理解、推理、学习、到提出见解的过程,而且人工智能还可以在学习过程中涵盖更多的信息,所以营销策略也就更加个体化。比如,Watson的人工智能就有一个语气分析器。这个系统可以明白自然语言(通过增强智能Augmented Intelligence)并且可以一直学习。你可以利用这个系统推理并且调整你提供的产品。想一下癌症病人吧,通过语气分析器(Tone Analyzer),Watson的人工智能可以更好的评估病人对不同治疗方案的反应,并为病人定制合适的方案,让病人更好的服从医嘱。这个方向的潜力是无可限量的。

   



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