去年，電子商務行業增長了25％以上，預計這種繁榮將持續下去。隨著如此豐富的電子商務業務和競爭將變得更加激烈，保持可見和相關性對于在線零售商來說從來就不是一個挑戰。

　　人工智能（AI）的出現使這個擁擠的市場競爭成為可能 - 即使對于小型電子商務企業也是如此。

　　智能部署AI工具，如自然語言處理（NPL），機器學習（ML）和數據挖掘，使各種規模的公司能夠以最少的投入吸引和留住客戶。以下是AI可以幫助電子商務業務的十種方式。

　　1.虛擬個人助理

　　雖然這可能聽起來不是一個明顯的起點，但研究表明，31％的企業高管將虛擬個人助理（VPA）的使用評為最具影響力的人工智能工具。VPA是一個從不睡覺，從不累人的助手，他利用NPL來理解人類的言語，并根據需要做出回應或采取行動。這既可以為管理人員節省時間，也可以作為客戶的工具。

　　2.客戶服務

　　到明年（2020年），80％的客戶互動將由AI處理。聊天機器人正迅速成為客戶服務中不可或缺的工具; 作為呼叫中心的替代品，它們更便宜，更高效。去年，67％的消費者使用聊天機器人進行客戶服務。這仍然是基于NPL和ML技術的久經考驗的AI工具。聊天機器人可以集成到購物車，在線支持和訂購流程中。

　　3.社交聆聽

　　如此多的信息在社交媒體上分享，并通過傾聽潛在客戶的意見。企業可以深入了解新市場，了解他們當前的產品和策略是如何運作的。社交媒體中的關鍵字或品牌名稱跟蹤可以通過數據挖掘有效地執行。然后，可以將這些數據壓縮為可操作的反饋，以改善客戶體驗和品牌的影響范圍。

　　4.預測營銷

　　ML工具分析消費者數據并優化電子商務網站以提供有針對性的營銷。每個消費者都會看到他們想要看到的東西 - 他們希望如何看待它 - 以及何時想要看到它。收集的客戶數據越多，優化對該客戶的影響就越大。

　　通過親自瀏覽這些豐富的信息需要數年時間，但通過機器學習（ML）和AI洞察，這些優化可以快速完成。公司可以使用更新的信息不斷更新有關其客戶的信息 - 以便客戶/客戶保持參與。

　　5.個性化

　　有這么多公司和產品爭奪注意力，消費者會傾向于那些看起來像個人的網站。個性化正在接管我們的購買方式。通過利用通過其在線展示廣泛獲得的客戶信息，企業可以提供個性化廣告，提出相關建議，并為他們制作特定內容。如果沒有AI的力量篩選數據，這是不可能的。

　　6.針對潛在客戶

　　當銷售團隊沒有跟進潛在客戶時，營銷預算經常被浪費。在一項調查中，營銷人員透露，33％的潛在客戶從未接受過跟進。潛在的購買者可以解決問題，但面部識別和預測工具等技術使企業能夠識別客戶的品牌忠誠度和產品偏好。

　　使用此信息提供更多相關建議和優惠可為客戶/客戶節省大量時間和信息。通過新的潛在客戶，人工智能可以促進銷售。通過分析數百萬潛在客戶的數據并識別符合特定標準的客戶，可以確定高質量的前景。

　　7.成為本地人

　　無論電子商務業務位于何處，從客戶數據中挖掘基于位置的智能都可以使其顯示在本地。通過提供基于位置的優惠，特定地點的廣告以及預測位置趨勢，本地客戶可以提高他們自己城鎮中企業的工作量。這種額外的個性化水平通過優先考慮其所在區域獨有的產品，顯著影響網站對用戶的效用。

　　8.高效的數據分析

　　沒有人力團隊有能力或時間準確，徹底地記錄，分析和消化世界各地潛在客戶的數據量。依賴用戶驅動反饋的電子商務企業落后于那些使用AI收集和使用信息的企業。

　　數據挖掘和ML允許高效和及時地處理數百萬個數據集，以協助業務的各個方面。

　　9.跨平臺整合

　　隨著消費者習慣于在家中和他們的人身上使用越來越多的技術，這些技術的共同期望也在增加。使用AI將零售平臺與現有設備（如智能手機，健身追蹤器甚至家用電器）集成，可以簡化客戶的購物體驗，并將其吸引到提供這些選項的公司。

　　10.優化搜索

　　電子商務網站的ML搜索功能使商店能夠“記住”每個訪客的習慣，搜索方式和偏好。在下次客戶返回時，使用此信息可以為他們提供所有服務。AI也可以進行智能搜索; 通過識別用戶的個人特征，該技術可以幾乎即時地預測每個用戶想要的內容。

　　通過分析產品詳細信息和搜索內容，還可以主動建議補充產品。消費者更有可能在使用這些技術的網站上查找和購買更多商品。

　　全球的電子商務公司已經實施了許多這些工具，以提高效率并覆蓋更廣泛的受眾。亞馬遜，eBay和阿里巴巴等零售商都在大力投資人工智能技術。AI的美妙之處在于，不需要亞馬遜規模的預算來保持與這些行業巨頭的競爭力。