让我们看看统计数据：机器学习在电商领域受到企业的关注程度如何，该技术有何益处，以及近期可以做出哪些预测。
2024年，机器学习仍然是趋势吗？统计数据怎么说
2022年，人工智能领域的投资缩减至1040亿美元，低于2021年的1468亿美元，但仍高于2018–2020年平均735亿美元的水平。
2023年，全球84%的企业正在推进AI/ML解决方案的实施或将其视为首要任务。据俄罗斯国立高等经济学院商业研究生院调查，80%的俄罗斯企业已使用或计划在其业务流程中使用人工智能工具。
尽管对人工智能的关注度在2023年初达到高峰，但企业仍在积极将该技术融入业务流程。已应用人工智能的俄罗斯企业计划继续加大投资。到2024年，全球超过51%的电商业务至少在某一功能模块中使用了人工智能和机器学习。
此类数据表明，虽然主要的兴趣高峰已过，但企业仍能看到发展这一方向的好处。随着投资的持续涌入，基于人工智能的模型正变得更加准确。
机器学习在电子商务中的应用
机器学习帮助计算机通过示例和数据学习，以做出决策并执行业务任务，包括优化现有流程或预测需求。使用ML工具可以降低风险并提高服务质量。
ML有助于解决哪些问题：
通过个性化推荐提高转化率
用户通常从目录开始浏览产品。如果商店了解买家感兴趣的产品类别，就能提供其喜欢的商品，从而延长用户停留时间、增加访问频次和购买量。
ML模型依据购买历史、购物车商品及平台热度，为每个用户制定个性化推荐列表。这些改进提高了转化率，进而增加收入。例如在Avito上，超过50%的浏览量以及约30%的买卖家联系来自推荐页面。
优化定价
ML模型根据保质期、竞争对手价格、销售历史、当前需求、采购量等因素计算成本，帮助企业设定在多维度参数下最合适的价格。
预测需求并帮助做好准备
根据Riverstart的经验，企业更倾向于使用机器学习工具预测需求。模型通过历史数据评估趋势，预测需求增减，使企业能提前解决人力、物流等问题，最大限度减少成本和市场波动。
例如：一家国际快速消费品（FMCG）公司引入机器学习进行需求预测后，收入增长2%，营销活动盈利能力提升7%。借助机器学习预测消除了人为因素干扰，避免了区域经理为完成KPI而动用营销预算刺激需求的情况。
基于人工智能的需求预测方案。
优化物流
基于机器学习的服务可自动计算最优配送方案，综合考虑卖家与买家位置、商品类型、重量尺寸及快递公司负载等参数。
阿里巴巴集团曾设定中国大陆24小时、全球72小时内完成订单的目标。2017年，阿里投资了基于AI/ML的菜鸟智能物流平台。该平台根据商品位置、尺寸及可用承运商实时匹配最优配送方案。最终，阿里巴巴表示通过使用该平台，物流错误率降低了40%。
管理库存余量
为避免商品积压或缺货，可采用该模型利用现有价格、促销活动、历史数据等参数预测特定商品需求。这有助于降低仓储租金成本，提高商品可得性，并简化物流问题。
Riverstart曾服务一家塑料包装行业领军企业。该公司在需求难以预测的市场中运营，常面临两难抉择：接受突发巨额订单需高价采购原材料并贷款融资，或拒绝订单导致失去客户、声誉和收入。
为解决这一问题，该公司引入了基于机器学习的预测系统。经过三个月多阶段测试，每月可节省200万至数百万卢布。成果主要体现在：
- 不再需要为紧急采购申请贷款，可根据预测规划原材料采购；
- 避免了对未使用原材料存储产生的额外意外费用。
机器学习赋能电商企业
机器学习（ML）的流行源于其高效性。麦肯锡报告表明，人工智能有助于显著提升供应链管理领域的收入，受访者普遍报告收入增长超过5%。
人工智能如何帮助降低不同业务领域的成本
借助人工智能的能力，各行业企业可以利用数据获取有价值的洞察，实现流程自动化、增强或扩展能力，并做出更明智的决策。
尽管人们对这一新颖且复杂技术的初期热情逐渐消退，但持续的关注依然存在。调查数据显示，越来越多的公司将把机器学习融入运营中，以优化业务流程并提高预测准确性。