介绍

 81% 的零售业高管表示， AI 至少在其组织中发挥了中等至完全的作用。然而，78% 的受访零售业高管表示，很难跟上不断发展的 AI 格局。 近年来，电子商务团队加快了适应新客户偏好和创造卓越数字购物体验的需求。采用 AI 不再是一种选择，而是零售商推动规模增长和保持市场差异化的必要条件。电子商务公司现在正在使用 AI 来创建新的客户参与形式，增强在线结账解决方案，并推动数字商务的经济高效流程。 

本指南将全面概述人工智能在电子商务公司的主要应用，并分享 Scale 在零售领域的经验最佳实践。 

电子商务人工智能：为什么它很重要？

人工智能对电子商务有多种益处：

增强客户体验： 电子商务的 AI 解决方案可以帮助公司个性化产品推荐、改善搜索结果并更好地了解客户情绪。借助准确的个性化和推荐机器学习模型，公司可以帮助减少购买时间、在产品详细信息页面上准确描述产品并更好地了解客户行为。通过投资准确的 ML 模型，团队可以实现提高购物转化率和提高客户满意度的目标。此外，电子商务公司可以通过删除违反平台准则的内容（从用户生成的内容到商家特定数据）来提高信任度和安全性。 

最大化盈利能力：  ML 模型可以帮助根据购物和浏览历史提供准确且有针对性的产品推荐，并细分客户分析以提供更准确的广告。通过使用 AI 丰富内容元数据，团队可以更好地了解内容和产品格局。这使电子商务公司能够更好地专注于产品和内容增长工作，并尽早缩小趋势范围。 

加速运营流程： 购物和内容趋势瞬息万变，而手动操作流程却过于缓慢。加速新商家入职、需求预测和内容优化等运营流程。人机交互等技术可以增强机器学习模型，使其达到人类水平的准确性和质量。 

现有的没有人工智能的流程无法满足消费者不断变化的需求。电子商务市场面临三大挑战： 

1. 成本和投资呈指数级增长： 仅使用内部运营团队来管理电子商务数据和激活新产品通常会抑制增长。手动操作来获取、清理和丰富数据非常耗时。生成新产品资产（例如产品描述和产品摄影）的成本很高。
2. 缺乏属性数据： 个性化系统受限于稀疏的属性数据。产品数据可能包含不正确的信息、重复项和缺失的属性，导致搜索和产品推荐效果不佳。用户行为内容元数据不够详细，导致内容推荐系统存在缺陷。 
3. 手动流程太慢： 消费者行为和内容趋势变化很快。当前系统需要太多时间和流程来发现和展示热门内容，平台在保持客户参与度和转化率方面落后。 

在本指南中，我们将解释帮助解决这些挑战的主要用例，并提供帮助您利用 AI 发展业务的路线图。

 电子商务中的人工智能：主要用例

电子商务中人工智能有许多不同的应用。在本指南中，我们将重点介绍电子商务中以数据为中心的应用程序的六个主要类别：

1. 搜索、广告和发现
2. 需求预测和库存管理
3. 聊天机器人和客户服务
4. 内容理解 
5. 丰富的产品数据
6. 人工智能生成的产品图像

人工智能生成的产品图像

在我们 之前的指南中，我们解释了传播模型如何能够生成您能想象到的任何图像。这为营销人员和品牌经理提供了多种应用，可以为广告创意、活动和社交媒体生成新产品图像。 研究表明 ，转化率会随着产品图像数量的增加而翻倍。 

目前，零售商和广告商在为客户创造引人入胜的购物体验时，产品摄影的数量和质量受到限制。拍摄所需的投资、产品目录的规模以及受众的多样化品味都增加了这一负担。 

为了解决这一挑战，团队可以使用生成式人工智能在不同场景中创建大量高保真产品图像，同时保持零售产品的品牌保留。

如何为电子商务实施人工智能

1. 协调产品目标： 首先确定业务问题并将目标与产品性能指标联系起来对于实施电子商务 AI 至关重要。通过与产品团队密切合作，从事电子商务的团队可以提供与内部指标的直接关联。  

2. 缩小用例范围： 专注于解决您的业务问题并实现创收的特定用例。 

3. 选择员工： 实施全面的电子商务解决方案需要专业知识。聘请专家来帮助您制定解决业务问题的路线图。

4. 开始实验： 不要将实验局限于仅提供即时投资回报的解决方案。您可能不知道哪种实验会为您带来指数级的回报，因此请同时进行多项测试并查看数据以了解影响。

结论

本指南涵盖了电子商务中人工智能的主要用例和应用。随着零售和电子商务格局的快速发展，加快创新以满足客户需求至关重要。 在最近的一项研究中，  69% 的零售高管表示其组织的人工智能计划产生了更多价值。 在 Scale，我们相信投资数据是电子商务公司取得成功的关键。我们很高兴看到公司能够利用最好的人工智能工具创造出什么。

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