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成都平面设计公司转发原文直译：

随着机器学习越来越多地融入我们的日常生活，很自然地会想，"机器学习将如何影响电子商务？"

这是一个很好的问题。

过去几十年，电子商务发生了很多变化，而机器学习有望改变更多。让我们来看看电子商务的现状，以及在不远的将来，机器学习将如何影响电子商务。

电子商务正在发生什么变化

你可能会认为电子商务只是最近才出现，并彻底改变了我们的购物方式——这在很大程度上要归功于我们的技术进步。

但事实并非如此。

虽然技术在我们今天与零售商互动的方式中发挥着重要作用，但电子商务实际上已经存在了近40年。

根据统计的数据，2017年全球零售电子商务销售额达到2.29万亿美元，预计到2018年底将增长到2.774万亿美元。这意味着电子商务将以每年20%的速度增长。

促成这一惊人增长的一些趋势包括：

移动的

移动电子商务的增长速度远快于总体电子商务，到2018年底，移动电子商务将占总电子商务流量的70%左右。

"一些人所说的'移动优先'实际上已经是'移动多数'……对移动设备友好，在智能手机上拥有快速、可用、优雅和引人注目的内容不是可有可无的。"

《卫报》的汤姆格林斯特德

人工智能

到目前为止，人工智能和机器学习一直被全球公司独家使用，因为它们的价格不太容易接受。然而，Gartner预测，到2020年，超过80%的客户互动将由人工智能处理。

预测到2021年人工智能的零售投资。来源。

增强和虚拟现实(增强现实/虚拟现实)

增强现实/虚拟现实技术有望提高转化率，消除网购退货。我们已经看到化妆品、时装和家具公司正在使用这些技术，到2020年底，增强现实将产生1200亿美元的收入。

增强现实如何影响零售商？来源。

机器学习：电子商务的未来

在我们深入挖掘之前，区分人工智能和机器学习很重要。

人工智能：能够通过模仿人类认知来完成特定任务的机器

机器学习：人工智能的一个分支，一种通过一段时间的经验来提高性能的方法

好了，现在我们可以开始了。

机器学习和客户体验

机器学习允许电子商务企业创造更加个性化的客户体验。今天，顾客不仅更喜欢以个人方式与他们喜欢的品牌交流，而且他们也开始期待个性化。

事实上珍妮的一项研究显示，73%的客户已经厌倦了呈现给他们的无关内容。

人工智能和机器学习为零售商提供了个性化与客户互动的能力，从而为他们提供更好的体验。

通过机器学习，零售商可以在客户服务问题发生之前减少它们。因此，弃车率应该更低，销售额应该更高。与人类不同，客服机器人能够全天候提供公正的解决方案。

机器学习和搜索结果

改善搜索结果为零售商提供了巨大的回报。每当客户在网站上购物时，机器学习可以改善电子商务搜索结果，同时考虑个人偏好和购买历史。

机器学习可以根据特定用户的相关性生成搜索排名，而不是使用关键字匹配等传统搜索方法。

这对易贝这样的巨头来说尤其重要。该零售商列出了超过8亿件商品，充分利用人工智能和数据来预测和显示最相关的搜索结果。

人工智能和重定向

全渠道是零售的新常态，所以你可以期待人工智能不仅使用客户的数字数据，还可以分析他们的店内行为。

曾几何时，安全摄像头只能阻止商店扒手，但很快，在人脸识别算法的帮助下，你可能会开始在网上看到你在商店里检查的新冰箱的广告。

视觉发现将取代关键字搜索

Pinterest镜头是一项服务，其工作原理类似于现实世界物体的Shazam:你只需将相机对准所需的物品，算法就会在线找到它。这个想法是基于这样一个事实，我们并不总是知道我们在寻找什么或者如何描述它。

砖坯黏土与加州大学伯克利分校的研究人员一起，甚至开发了一种图像编辑工具，可以将草图转化为逼真的图像，然后用于视觉搜索。

人工智能和产品推荐

机器学习可用于根据购物行为的各种模式推荐电子商务产品，这将帮助您提高转化率。通过分析不同渠道的客户数据，该算法可以识别行为和购买模式，从而预测客户的实际需求。

个人购物者一直与高端消费者联系在一起，但由于人工智能，每个人都可以利用虚拟消费者。

户外产品公司北面已经使用IBM沃森平台建立了自己的虚拟个人购物者。该服务使用客户的口头查询、购物需求和旅行计划作为输入，并推荐不仅符合客户标准，而且适合客户计划使用它们的位置的商品——甚至考虑到天气预报。

人工神经网络将引导市场营销

神经网络可以从经验中学习，识别模式和预测趋势，因此可以用来找出人们对什么做出反应，什么应该改变，什么应该从营销活动中消除。

微软能够通过使用脑力制造者(一种神经网络软件)将直接邮寄打开率从4.9%提高到8.2%,以最大限度地提高营销活动的回报。

机器学习可以消除欺诈

数据越多，就越容易发现异常。因此，你可以使用机器学习来识别数据中的模式，了解什么是"正常"的，什么是不正常的，并在出现问题时得到通知。

最常见的应用是欺诈检测。零售商经常面对这样的顾客，他们使用偷来的卡购买大量商品，或者在商品已经交付后收回他们的付款。

机器学习和电子商务定位

与实体店不同，在实体店中，你可以与客户交谈，了解他们想要什么或需要什么，网上商店面临着大量的客户数据。

因此，客户细分对电子商务变得极其重要，因为它允许公司为每个客户调整他们的沟通策略。机器学习可以用来了解客户的需求，创造个性化的购物体验。

机器学习和价格优化

机器学习算法不仅可以帮助您收集有关定价趋势、竞争对手的价格和各种商品需求的信息，还可以将这些信息与客户行为相结合，以确定您每种产品的最佳价格。

优化您的价格将有助于您满足您的客户，以及增加您的roa .

结论

正如你所看到的，在电子商务中，机器学习有很多令人兴奋的机会。其中许多已经在使用或即将使用，所以你可以期待机器学习成为有效在线零售中越来越重要的一部分。

你如何看待机器学习在电子商务中的应用？有什么令人兴奋的新机会我没有包括在这里吗？未来几年，你打算如何利用机器学习？

Radu VrabieAuthor

拉杜弗拉比是Omniconvert的阴极射线示波器炼金术士。他喜欢帮助客户提高转化率，充分利用他们的电子商务网站。

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