廈門市派淘網絡科技:人工智能發展與電子商務的發展趨勢

作者: 伊人影院科技集團 / 時間: 2019-06-28 14:53:38
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隨著越來越多的實體店通過采用尖端技術支持的電子商務平台推動業務發展,傳統零售業正在經曆重大的重塑和升級。最近,機器學習,計算機視覺和強化學習等人工智能技術的快速發展和部署,為各種情景提供了新的電子商務產品和解決方案,並加強了零售價值鏈。

電子商務市場規模和人工智能機會

電子商務業務通常在多個在線銷售平台上激活(例如阿裏巴巴的淘寶和天貓,亞馬遜,京東); 或者在品牌自己的官方網店(例如特斯拉,耐克,卡斯帕)。由於人工智能和數字技術的最新進展,電子商務的運營成本已經降低,使更多的零售商能夠實現電子商務轉型。2018年全球零售電子商務市場總額達2.8萬億美元,預計到2021年將增長75%,達到4.9萬億美元。中國是世界上最大的電子商務市場,擁有最多的B2C銷售和最大的消費群。據AliRearch(阿裏研究院)對中國1000多家電子商務零售商的調查顯示,超過80%的商家在其業務中采用並經常使用人工智能工具。

廈門市派淘網絡科技:人工智能發展與電子商務的發展趨勢


AI Technologies推動電子商務業務

當前由AI驅動的電子商務策略主要由計算機視覺,自然語言處理(NLP)和強化學習技術支持。

計算機視覺:通過利用計算機視覺,零售商能夠創建具有高質量圖像的產品列表,使客戶能夠更好地了解產品或服務的細節。計算機視覺技術在諸如算法驅動的產品海報設計和基於客戶視覺風格偏好的產品推薦等領域也具有前景。

NLP:電子商務平台在其搜索和排序算法中使用NLP進行關鍵字分析和從產品描述中提取屬性,以通過更好的產品匹配改善購物體驗。動態NLP驅動的分揀係統還可以更有效地引導客戶使用趨勢產品。

強化學習:許多大型電子商務平台利用強化學習技術和用戶行為預測中的大數據來優化搜索結果的產品排名並提高其電子商務轉換率。

電子商務價值鏈中的AI實現

廈門市派淘網絡科技:人工智能發展與電子商務的發展趨勢

產品搜索:產品搜索是電子商務平台最常用和最重要的功能之一。客戶可以通過關鍵字找到符合其興趣的產品,其中產品匹配依賴於NLP技術; 和視覺“按圖搜索”,利用計算機視覺。電子商務平台還利用強化學習技術來優化其排名算法並提供更好的搜索結果。

個性化產品推薦:除了搜索,電子商務平台還使用機器學習和NLP技術吸引消費者,並根據他們的購物趨勢和瀏覽曆史記錄製作個性化的產品推薦。

動態定價:許多電子商務平台使用由大數據和機器學習算法驅動的動態定價工具來進行實時價格調整或根據供需預測預測未來價格。

欺詐風險管理:電子商務零售商利用機器學習技術識別潛在的欺詐性信用卡交易,以實時預防和控製風險並確保安全的在線支付。

電子商務AI實施的代表性用例

阿裏巴巴:阿裏巴巴於2014年推出了自主開發的圖像搜索引擎“Pailitao”。此後,Pailitao已在阿裏巴巴電子商務平台“淘寶”和“AliExpres”上廣泛實施,自動將視覺上類似的圖片返回給消費者上傳的圖片。例如,幫助協調服裝,配飾和其他產品。

Pinterest: 2017年美國社交媒體平台Pinterest在其移動應用程序中推出了視覺搜索工具“Lens”作為創意發現引擎。該公司與零售巨頭Target合作,將Pinterest的Lens集成到target.com電子商務平台,以幫助客戶通過圖像查找感興趣的項目。

針跡修複:作為個人造型服務提供商,Stitch Fix通過使用機器學習技術和個人客戶偏好以及購買曆史數據開發的樣式算法提供高度個性化的服裝推薦。

亞馬遜:亞馬遜長期以來一直在其電子商務平台上實施產品銷售的動態定價算法,經常根據庫存和需求趨勢等因素調整產品價格。

人工智能應用在電子商務中的局限性

冷啟動問題:由於數據稀缺,在電子商務平台上運營新業務的零售商可能無法利用基於人工智能的高級功能,如依賴大數據和分析的推薦係統和動態定價。

算法可伸縮性問題:強化學習技術可能會遇到電子商務平台上的性能瓶頸。算法通常很難解決擴展問題,並且可以有效地麵對挑戰並有效地搜索非常大的決策空間。

長尾效應:電子商務推薦算法可能僅向客戶呈現少量最受歡迎的商品,並且未能推薦可能對利基消費者更具吸引力的稀有“長尾”產品,因為這樣的產品可能例如缺乏足夠的評級數據。

人工智能應用在電子商務中的未來趨勢

數據驅動的定製:基於個人用戶信息(例如,社交行為,職業,偏好等)的個性化產品搜索和推薦算法將在電子商務平台上變得越來越普遍。

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