京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
人工智能如何改变顾客消费体验
从市场营销到医疗,人工智能(AI)正在改变着一切。善解人意,交互式消费,创造更卓越的消费体验,这些在今年的假日营销中出现的新变化,拉开了人工智能为市场提供更好服务的序幕。
为了更好地了解人工智能对零售商的影响,我连线了IBM首任CMO,米歇尔·佩卢苏(Michelle Peluso)。佩卢苏在零售业有着资深经验,曾担任Gilt的首席执行官,也担任过花旗集团的全球消费营销和互联网的首席代表。佩卢苏关于Watson的人工智能将会如何改变零售商对消费者购物体验的影响提供了自己的见解。
维特勒:我们已经进入了假日购物季,现在影响市场营销的最大的变化是什么?
佩卢苏:这对于全体CMO、CEO来说,是一个激动人心的时刻。从6月份就开始为这个假日购物季筹备,运筹、采购、参与和拓展关系网这些工作早已开始——随着一切按部就班、渐入佳境,你就会看到它从计划书变成现实。多年来,我们见证了市场重心慢慢转向网上购物,也形成了越来越多的网上数据,这意味着CMO可以借此了解业务,并改善消费者的购物体验。然而,今年,我认为,最令营销人员兴奋的应当是人工智能终于有了改善CX(消费者体验)的机会。人工智能不仅授权营销人员随时随地使用消费数据,而且首次对暗数据也有所启用。
维特勒:营销人员如何使用人工智能来改善消费者体验呢?比如说?
佩卢苏:让我来给你举四个不同的例子。
1.人工智能驱动的礼品选择:零售商使用这个工具来帮助消费者挑选恰当的礼物,比如1800-Flowers.com就是这样做的。这个网购商创建了“GWYN”(礼物,当你需要),一个新的人工智能驱动的礼品礼宾,她就像你的“私人助理”,在人机交互中通过一系列问题了解你的偏好。她可以变得更聪明,并预测最适合某人的礼物类型,例如,客户键入“我正在为我的母亲寻找礼物”这样的需求,GWYN就会解读他们的问题,然后提出一系列有关场合,情绪和礼物对象的重要问题,以确保她为每个客户提供合适的,量身定制的礼物建议。重要的是,这不同于联合估计甚至是贝叶斯估计,因为当Watson用自然语言跟人互动时,她会边理解,边推理,边学习,然后将这种洞察力应用于礼物推荐。她从人机交互中提取数据,但同时也从许多其他来源提取信息,比如消费者购买趋势和购买行为数据。
2. 人工智能驱动的商品选择:北面(the North Face)是一个户外品牌,主营服装、设备和鞋。最近该零售商推出了一个由IBM的Watson系统支持的互动在线购物平台,这与North Face品牌使用技术改造零售体验的使命相吻合。现在,Fluid XPS提供的引擎,可以让客户用自然语言在线购物,获得直观的购物推荐。利用Watson的自然语言处理能力,XPS可以根据消费者对一系列问题的回答,来发现和改进产品选择,帮助消费者获得恰当的选择。例如,购物者详细回答了想要的夹克或户外活动的需求细节之后,XPS将询问关于诸如位置,温度或性别等因素的问题,以提供满足购物者使用条件和气候要求的推荐。
3. 人工智能驱动的供应缺货管理:零售商面临的关键性挑战是库存管理。理想情况下,您有恰好可以满足消费者需求的库存。如果你缺货,消费者可能不满意,而去别的店铺。如果你库存过剩,你又会丧失流动资金。那么人工智能如何解决这一问题呢?答案就是Watson正在做的:与零售商合作,监控天气、购买率和消费者行为,以更好地管理和监控供应链,保持适当规模的库存水平,避免缺货。我们使用的工具称为“IBM 智能商业”和“Watson订单优化”。
4. 人工智能驱动的消费者需求分心:人工智能正在改变营销人员如何洞察消费者的需求,以提供更多的相关信息。通过了解个人社交、运动、天气和行为等方面的资料,人工智能可以帮助营销人员更详细地了解消费者想要什么,需要什么。消费者的需求是动态的,不是静态的,所以需要一个洞察机器,来考虑这种动态,并将其纳入您的营销计划。人工智能可以理解、推理、学习,然后把它洞察到的规律加以应用。此外,人工智能可以在其学习过程中引入更多的信息,使得营销在个人层面更加符合私人定制的需要。例如,Watson人工智能包括音调分析器,可以通过增强智能,使系统更好地理解自然语言,并不断学习,以便您能够推理和调整产品。比如,对癌症患者,通过音调分析器,Watson的人工智能可以更好地评估消费者对不同治疗方案的反应,并根据患者个体差异,定制更有针对性的计划。在这一方面,人工智能的潜力是无限的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27