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
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27