去年，电子商务行业增长了25％以上，预计这种繁荣将持续下去。随着如此丰富的电子商务业务和竞争将变得更加激烈，保持可见和相关性对于在线零售商来说从来就不是一个挑战。

人工智能（AI）的出现使这个拥挤的市场竞争成为可能 – 即使对于小型电子商务企业也是如此。

智能部署AI工具，如自然语言处理（NPL），机器学习（ML）和数据挖掘，使各种规模的公司能够以最少的投入吸引和留住客户。以下是AI可以帮助电子商务业务的十种方式。

1.虚拟个人助理

虽然这可能听起来不是一个明显的起点，但研究表明，31％的企业高管将虚拟个人助理（VPA）的使用评为最具影响力的人工智能工具。VPA是一个从不睡觉，从不累人的助手，他利用NPL来理解人类的言语，并根据需要做出回应或采取行动。这既可以为管理人员节省时间，也可以作为客户的工具。

2.客户服务

到明年（2020年），80％的客户互动将由AI处理。聊天机器人正迅速成为客户服务中不可或缺的工具; 作为呼叫中心的替代品，它们更便宜，更高效。去年，67％的消费者使用聊天机器人进行客户服务。这仍然是基于NPL和ML技术的久经考验的AI工具。聊天机器人可以集成到购物车，在线支持和订购流程中。

3.社交聆听

如此多的信息在社交媒体上分享，并通过倾听潜在客户的意见。企业可以深入了解新市场，了解他们当前的产品和策略是如何运作的。社交媒体中的关键字或品牌名称跟踪可以通过数据挖掘有效地执行。然后，可以将这些数据压缩为可操作的反馈，以改善客户体验和品牌的影响范围。

4.预测营销

ML工具分析消费者数据并优化电子商务网站以提供有针对性的营销。每个消费者都会看到他们想要看到的东西 – 他们希望如何看待它 – 以及何时想要看到它。收集的客户数据越多，优化对该客户的影响就越大。

通过亲自浏览这些丰富的信息需要数年时间，但通过机器学习（ML）和AI洞察，这些优化可以快速完成。公司可以使用更新的信息不断更新有关其客户的信息 – 以便客户/客户保持参与。

5.个性化

有这么多公司和产品争夺注意力，消费者会倾向于那些看起来像个人的网站。个性化正在接管我们的购买方式。通过利用通过其在线展示广泛获得的客户信息，企业可以提供个性化广告，提出相关建议，并为他们制作特定内容。如果没有AI的力量筛选数据，这是不可能的。

6.针对潜在客户

当销售团队没有跟进潜在客户时，营销预算经常被浪费。在一项调查中，营销人员透露，33％的潜在客户从未接受过跟进。潜在的购买者可以解决问题，但面部识别和预测工具等技术使企业能够识别客户的品牌忠诚度和产品偏好。

使用此信息提供更多相关建议和优惠可为客户/客户节省大量时间和信息。通过新的潜在客户，人工智能可以促进销售。通过分析数百万潜在客户的数据并识别符合特定标准的客户，可以确定高质量的前景。

7.成为本地人

无论电子商务业务位于何处，从客户数据中挖掘基于位置的智能都可以使其显示在本地。通过提供基于位置的优惠，特定地点的广告以及预测位置趋势，本地客户可以提高他们自己城镇中企业的工作量。这种额外的个性化水平通过优先考虑其所在区域独有的产品，显着影响网站对用户的效用。

8.高效的数据分析

没有人力团队有能力或时间准确，彻底地记录，分析和消化世界各地潜在客户的数据量。依赖用户驱动反馈的电子商务企业落后于那些使用AI收集和使用信息的企业。

数据挖掘和ML允许高效和及时地处理数百万个数据集，以协助业务的各个方面。

9.跨平台整合

随着消费者习惯于在家中和他们的人身上使用越来越多的技术，这些技术的共同期望也在增加。使用AI将零售平台与现有设备（如智能手机，健身追踪器甚至家用电器）集成，可以简化客户的购物体验，并将其吸引到提供这些选项的公司。

10.优化搜索

电子商务网站的ML搜索功能使商店能够“记住”每个访客的习惯，搜索方式和偏好。在下次客户返回时，使用此信息可以为他们提供所有服务。AI也可以进行智能搜索; 通过识别用户的个人特征，该技术可以几乎即时地预测每个用户想要的内容。

通过分析产品详细信息和搜索内容，还可以主动建议补充产品。消费者更有可能在使用这些技术的网站上查找和购买更多商品。

全球的电子商务公司已经实施了许多这些工具，以提高效率并覆盖更广泛的受众。亚马逊，eBay和阿里巴巴等零售商都在大力投资人工智能技术。AI的美妙之处在于，不需要亚马逊规模的预算来保持与这些行业巨头的竞争力。