人工智能时代,电子商务领域在这三个方面发生了巨大变化...
人工智能和深度学习的发展早已悄无声息地走入了我们的生活,并带了了极大的改变:谷歌的搜索引擎,特斯拉的自动驾驶汽车,苹果的语音助手,亚马逊的个性化购物推荐……这些都在AI的帮助下,愈发强大。
零售和电商行业也是如此。除了耳熟能详的电商大咖如亚马逊、沃尔玛、eBay已经在过去几年中默默使用了很多,现在电商类的创业公司也可以做同样的事情。算法和人工智能成为了助力销量增长和优化电子商务运营的强大工具,比如商品定价和需求规划等。
以下是人工智能在电商领域影响显著的三个应用。
一、定 价
当今的在线零售业蓬勃发展,给电商初创公司带来的新挑战也层出不穷。面对竞争越来越激烈的市场,商品的价格也要随着市场的变动做出及时响应、频繁变化。这种长期持续的价格调整,即使对于只有几百库存量的店家而言也是一个不小的挑战。
对于亚马逊上的商家来说,不断有策略地调整价格就更显得重要了。因为亚马逊设有Buy Box筛选机制,会在每一个品类中,选择一位卖家占据Buy Box的位置。这位被选中的卖家宠儿则可以享受源源不断的订单和关注——一句话就是,抢Buy Box就是抢订单。而Buy Box的背后是一套复杂的算法评估标准,商品打分、评价、物流、价格和服务质量都会影响最终的排名结果。因此,对于亚马逊的商家来说,定价可不是一件拍拍脑袋就搞定的事情。
但这个需要深入研究的定价问题正是AI所擅长的!通过复杂的学习算法,人工智能可以持续对市场动态和变化的竞争环境进行评估,从而解决定价的问题。
二、库存规划
多渠道库存规划管理是困扰电子商务最大的几个问题之一。一旦断货,补货所浪费的时间会对商家的收入带来极大的影响,因此断货绝对是一个噩梦。但如果库存过多,又会使得营业风险和资金需求增加。
面对需求和竞争瞬息万变的市场,预测库存量并不是一件容易之事,过去那种分析挖掘历史数据的商务智能似乎也并不可行了。零售商需要精准的需求预测和分析方法来达到更高的运营效率。
于是人工智能和学习算法又可以在订单周转率预测方面派上用场了~它们可以识别订单周转的关键因子,并且通过模型计算出这些因子对周转和库存的精确影响。学习系统之美就在于它们可以随着时间的增长越来越聪明,使得商家预测库存需求越来越准确。
三、商品组合管理
对于零售运营来说另外一个很重要的方面就是产品的组合管理,这意味着要决定什么商品继续销售、什么商品要再进货、什么商品不再进货。就像库存规划一样,商品组合管理需要很强的预测能力。零售主需要监控市场的趋势,然后应需进行调整,以了解不同产品的竞争力。
虽然人类可以对过往商品和品类的表现进行分析,但对未来的精确预期却是需要一套非常精细的算法模型的。它必须要能够评估不同产品之前的关联,不同的销售活动对产品的影响,还有竞争对手以及商品价格对销量的影响。
像亚马逊和沃尔玛这样的大型企业他们都是在不停的监控他们的商品组合,并且配有一队的数据科学家专门在做这件事情。由于人工智能和算法技术的发展,一些小的电子商务企业现在也慢慢开始具备了这些商品组合管理的能力。