人工智能在电商领域的黑科技

一、推荐和个性化预测

通过大数据、贝叶斯算法等，实现智能推荐功能，降低用户选择成本，包括：基于搜索、已购和浏览记录的兴趣推荐（相似品、互补品算法，高频、低频等等）基于用户访问时间的活跃性推荐（根据时间推测用户可能的使用场景，然后做出推荐）基于位置信息的推荐（检查用户是否处于线下商圈，是否需要推荐店铺）基于社交属性的推荐（根据好友关系、社交行为等，猜测用户可能需要的商品）。

二、通过图片找相似商品

这是比较老的一个领域，但可能是最受欢迎的功能之一，通过计算机视觉+深度学习做到“以图搜图”，例如，一个妹子有一张吊灯的照片，很喜欢但买不到，于是她把照片上传到电商APP，AI能理解商品的款式、规格、颜色、品牌及其他的特征，最后给出相似商品的链接

三、人工智能客服

对于PM来说，引入chatbot是简单有效的AI产品策略，电商平台尤其如此。chatbot并非在AI技术大热后的产物，早在互联网电商初期，为满足大量客服响应，电商早已通过程序开始了机器人客服工作。根据Gartner的预测，到2020年85%的零售业消费者互动都将由AI来管理。京东自2012年下半年起上线的智能机器人JIMI。其累计服务用户已经破亿，并于2016年9月7日正式发布开放平台，免费向第三方开放使用。2016年3月，阿里巴巴发布人工智能服务机器人“店小蜜”，这款面向淘系千万商家的智能客服，经过商家授权、调试，可以取代部分客服，从而降低人工客服的工作量。

四、情感AI或成新趋势

目前的AI客服都没有解决“情感化”问题，而有预测称情感AI或是电商零售的下一次革命。博柏利（Burberry）和耐克部署的人工智能客服，需要增加情感AI功能，来判断消费者对客户机器人的满意度。在实体店中，情感AI甚至能够通过人脸识别和GSR传感器采集分析大量有价值信息：店里哪些区域对顾客吸引力最大顾客何时何地感到不安或迷失哪些产品或者促销手段最受顾客青睐顾客对店面和货架以及客服的满意度例如在可口可乐的人工智能实践中，不仅能够通过分析附近用户手机的doubleclick和浏览历史数据来判断消费者的性别、年龄段和收入，给出针对性的广告展示和路径指引，而且仅仅根据消费者在实体店的移动速率变化就可判断其情绪变化和购买意愿。这对佛系用户来说恐怕会造成一定负担，如阿里推出的用微笑争取折扣的功能。

五、用AI降低电商成本

内容管理方面：AI可以通过图片为商品打标签、制作海报、写简单的宣传文案。

无人仓库：通过人工智能实现系统自动预测、补货、下单、入仓和上架。

营销效果预测：通过对往期活动数据的学习，得出公式，避免低效营销。

六、理解趋势和读懂消费者

       其实有大量的用户信息是隐藏在图片中的，根据用户浏览的图片，可以让机器从中学习到最近某品类的流行趋势（如规格、风格、颜色材质等），这是商品生产者的最爱，也是平台和供货商谈判的重要依据。

来源：知乎

作者：Yujun WU

链接：https://www.zhihu.com/question/53099347/answer/276877798