要点速览
- 消费者期望获得超越单纯折扣的个性化优惠。
- AI系统（如prudsys RDE）可在在线商店提供个性化内容。
- SSI Schäfer Shop通过个性化印刷目录，订单率提升高达15%。
对商家而言，这意味着：得益于人工智能，打造个性化购物体验的工具已成熟。
消费者希望零售商提供更多个性化优惠，这不仅适用于线上，也涵盖线下门店。然而现状是，顾客渴望量身定制的方案，企业却多提供通用折扣。事实上，人工智能正为精准触达消费者内心铺平道路。
以英国零售商Mulberry为例，其伦敦摄政街旗舰店允许顾客通过短信、邮件等与专属顾问沟通获取穿搭建议，但这种深度服务模式目前主要局限于奢侈品领域。
人工智能可媲美优秀销售人员
优秀销售人员善于利用“狄德罗效应”进行关联营销。例如顾客购买新家具后觉得旧物不搭，或买电钻时顺势推荐钻头及吸尘装置，既增加客单价又提升满意度。虽然在线商店缺乏面对面互动，但基于AI的系统（如prudsys Realtime Decisioning Engine，简称prudsys RDE）可有效替代线下优秀销售人员的职能。
商店、门店及沟通中的相关内容
个性化不仅限于产品推荐，还涵盖店铺导航、横幅广告、优惠券及编辑内容等几乎所有元素。电子邮件营销作为维系客户的重要工具，内容越精准定制，转化可能性越高。
多数在线商店仍依赖“其他顾客也购买了”等纯算术推荐。例如向已有钻头的顾客重复推荐钻头套装显然无效，因此需更智能的策略。
实时访问多个数据源
AI驱动的系统在个性化推荐时，除商店原始数据外，还能实时整合购买历史、浏览轨迹等多源信息。强大的推荐引擎应支持多种推荐类型，并通过机器学习根据用户反馈持续优化。
推荐切入点包括：
- 产品关联：推荐与当前产品一同点击或购买的其他商品。
- 图像相似性：识别图案或颜色变体并建议类似商品。
- 分类匹配：基于全体用户行为，在当前分类页展示相关推荐。
- 行为计算：根据客户当前及历史行为数据生成推荐。
- 搜索词关联：基于输入搜索词及全体用户行为计算产品建议。
个性化也能激发灵感
基于图像识别的推荐功能具有巨大潜力。当顾客寻找缺货戒指时，传统引擎仅能按材质、尺寸等通用属性推荐，往往不够精准。而AI系统通过分析产品图片寻找共同点，可基于图像相似性推荐形状、工艺相近的有货款式，有效避免购买中断。
该思路还可延伸至视觉搜索：用户上传服装或家具图片，AI即可识别并推荐相似商品。
超越单纯产品推荐的个性化
推荐引擎可通过接口将结果传递给其他组件，广泛应用于以下场景：
- 个性化产品与内容推送：首次访问时让客户选择兴趣主题，系统基于机器学习推荐相关内容及产品；未知客户基于概率分布推荐，注册客户则参考历史行为。
- 购物车放弃者挽回：AI实时分析客户行为轨迹，预测未结账概率。当达到特定阈值时，自动发放免运费券或折扣等针对性激励措施。
- 个性化产品目录：推荐引擎可生成纸质目录。如办公用品经销商SSI Schäfer Shop利用RDE技术实现超10万种变体、近5,000种产品的自助邮寄目录，订单转化率较手动选择最高提升15%。
- 数字标牌应用：在销售点（POS）整合收银小票或称重设备数据，推断店内消费者兴趣偏好，并通过显示屏提供具体产品推荐。
得益于人工智能，打造个性化购物体验的工具已经具备。零售业只需加大投入，消费者便不再需要收到不感兴趣的折扣优惠券。更多相关内容：