网店运营商一直在寻找新方法以优化在线商店和顾客旅程。若使用得当，人工智能（AI）可提供有效助力，但商家首先需评估其战略适配性。
关于AI的讨论虽多，但不应被概念迷惑，而应聚焦能带来实际优势的技术领域。零售品牌在引入AI前，需明确应用场景及目的，确保与企业目标（如创收、保利润）紧密结合。
机器学习：零售业AI的基石
零售业中的AI实际应用多指机器学习。作为AI的子类，它通过算法训练数据模式来优化特定任务执行。从智能自动化仓库到聊天机器人、自然语言处理及用户行为预测分析，机器学习能为访客提供高度相关的内容与产品，实现完全个性化的购物体验。
网店运营商如何起步？
建议优先识别高影响力且低投入的应用场景。例如，为改善顾客旅程，可先从首页或结账页切入，后续再扩展至网站其他区域。
在直接引入AI工具前，务必评估技术必要性。切勿因盲目追逐热点而忽视业务匹配度。有时简单的促销策略（如针对特定访问频次展示优惠券）可能比复杂的AI预测分析更具性价比。商家应与技术提供商共同审查ML和AI在具体环节的实际价值。
AI生效的前提：配套因素调整
实施AI前制定清晰战略至关重要。某企业与Nosto合作提升转化率时，虽实施了基于访客行为的实时推荐方案，初期增长却未达预期。
调研发现，问题在于流量精准度不足。即便推荐商品再相关，若受众本身非目标客户（如向猫粮买家展示红色折扣容器），效果依然有限。在调整定向选项并优化算法后，业绩才显著改善。
数据质量是机器学习的核心
ML算法的训练依赖于正确数据。首要任务是确保数据质量：全面收集、验证并保持更新。研究表明，纯交易数据仅占在线购物者生成数据的不到2%。因此，商家需确保AI供应商能捕获剩余98%的行为数据，以支撑算法效能。
综上，商家应自行评估AI对特定业务目标的适用性，并与技术提供商精确协调预期成果。同时，必须充分利用包括行为数据在内的全量数据进行机器学习训练。
以下为店铺应用AI的关注重点。此外，推荐观看《趋势术语人工智能：面向电子商务的四集视频系列》，获取基础知识、深度解析及应用场景：
关于作者：Lena Grosse 现任 Nosto Solutions GmbH 营销经理，致力于支持电商经理为客户提供个性化购物体验。该公司提供的个性化解决方案被全球数千名店主采用，将个性化优势与易用性结合，助力商家创建一对一的多渠道营销活动。