在線購物的未來通過人工智能和機器學習實現

傑森一家提出了一種我們尚未完全掌握的自動化和輕鬆的生活，但人工智能和機器學習的使用有可能讓在線購物的未來——尤其是零售——更接近理想。

在探討在線購物的未來以及零售商如何利用 AI 和 ML 在數字時裝秀上大放異彩之前，讓我們將兩者區分開來。

AI（人工智能）是一個完全自動化的智能係統，可以幫助購物者準確找到他們需要的東西。

ML（機器學習）在零售業中最常被討論，因為它吸收了無數行的歷史數據並試圖找到模式和趨勢，並做出準確的預測。

大流行闡明了對這兩種技術的需求，證明兩者都有持久力。

在線購物的未來：虛擬試穿，更少退貨

以下是 AI 和 ML 如何徹底改變在線購物的未來：

1. 幫助購物者找到合適的尺寸和產品以減少電子商務退貨
2. 加強零售供應鏈
3. 提升個性化以實現品牌差異化

COVID 限制在 2020 年初迅速關閉了全球各地的商店，零售商很快不得不想出一種新方法來幫助他們的客戶做出明智的決定。 由於店內體驗很少，顧客只能猜測他們屏幕上的產品是否是他們喜歡的產品。 對於不確定的客戶來說，購買兩種尺寸的同款襯衫可能很容易，但它會對零售庫存造成嚴重破壞。

陽獅集團首席商務戰略官 Jason Goldberg 解釋說，轉向虛擬試穿有助於降低迴報並提高可持續性。

8% 的店內購買會被退回，而“在電子商務中，20% 到 30% 會被退回。 所以這是一個天文數字般昂貴且生態災難性的結果，”他說。

隨著各個零售部門在線上繼續快速增長，必須解決這種不匹配問題，以避免對利潤和收入造成巨大打擊。

擺姿勢：機器學習和人工智能如何為客戶體驗和忠誠度提供動力

訓練機器學習模型以幫助客戶訂購完美尺寸和類型的產品，確保他們第一次滿意。 事實證明，在試衣間關閉的大流行期間，虛擬試穿非常有用。 他們的高效率證明他們會在大流行後堅持下去。

在化妝品等類別中尤其如此。 嘗試使用其他幾個人使用過的測試儀從來都不是一種非常衛生的做法，而 COVID 可能已經永遠結束了這種細菌滋生的經歷。 增強現實使客戶無需擦掉以前的顏色甚至離開家就可以試穿幾種化妝品。

同樣，人工智能和機器學習已經開始幫助消費者做出更自信的決定，這有助於零售商維持庫存水平並緩解整個供應鏈的壓力。

零售供應鏈變得更加智能以實現更好的在線購物

大流行暴露了供應鏈對零售業的重要性。 隨著衛生紙的囤積，許多購物者第一次遇到了一個完全空的貨架。

這就是 Goldberg 看到機器學習的完美應用的地方。 “我們可以使用機器學習來查看所有這些歷史行為，預測我們的供應鏈，更好地預測我們的工廠生產 [產品] 的效率，並更好地匹配商店的供需，”他說。 “客戶不必做任何不同的事情； 他們從不知道也不關心機器學習讓那家商店變得更好，他們只知道沃爾瑪有他們想要的東西。”

這種無縫性是真正的最終目標：及時為客戶提供他們想要和需要的東西。

在線購物未來的人工智能：取得平衡

COVID 加速了消費者對新的購物方式的接受。 這只是在零售中使用 AI 和 ML 的開始。 隨著消費者開始使用和享受市場上已有的功能，他們將開始期望這些功能能夠協同工作。

例如，家庭裝修者可能想要改變牆壁和地毯的顏色。 能夠在完全增強的現實視圖中可視化變化有助於他們根據產品如何相互補充或不相互補充做出更好的決策。 轉向服裝，零售商可能希望客戶虛擬試穿整套服裝，以更好地交叉銷售並減少退貨。

收集瞭如此多的客戶數據，零售商應該急於創造個性化的體驗。 同時，零售商必須與人工智能取得平衡； 它不應該用於已經無縫工作的流程。 沒有人為了技術而需要技術。 相反，應該利用人工智能和機器學習來實質性地增強客戶體驗。

機器學習推動個性化、差異化

機器學習還可以作為零售商在競爭激烈的類別中的差異化因素。 例如，亞馬遜可能會為他們的客戶提供無數的錘子，但較小的零售商可以通過幫助他們為特定項目選擇合適的錘子，為消費者提供寶貴的體驗。

這種數據收集和聚合具有明顯的優勢，因為，Goldberg 解釋說，“您更了解客戶如何使用產品，更了解他們考慮產品的路徑，因此您可以收集數據。”

對於能夠適當利用數據的零售商來說，數據是一座金礦。

為網絡購物的未來做好準備

為了最有效地使用 AI 和 ML，零售商需要將獨特的數據輸入算法並對其進行訓練。 這需要時間來完善，所以與此同時，Goldberg 建議零售商做好準備。

“制定您的數據政策，制定您的檔案政策，制定您的隱私聲明，以便您告訴客戶您將收集什麼以及您如何使用它，然後您就可以使用它訓練這些機器學習模型以創造獨特的體驗，”他說。

零售業的未來將高度個性化，並以增強客戶體驗為中心，同時最大限度地減少後端摩擦和成本。 隨著每天都有新零售商湧現，有效利用數據將幫助品類領導者獲得併保持其作為消費者最愛的地位。