在电子商务领域，海量数据的产生促使在线贸易公司、卖家和分销商依赖大数据解决方案，以适配自身业务并提升数据价值。新技术不仅使在线购物更加个性化，还通过优化流程和自动化操作提升了效率。这一体系简化了购买流程，使其更高效、更具吸引力，并在用户转化的每个决策阶段更好地满足个人需求。RTB House俄罗斯公司总经理安东·梅列霍夫汇总了人工智能领域的三大创新解决方案，这些方案已被电商营销人员用于数据管理，以提升运营效率。
商品搜索由图像识别算法实现
你是否曾见过某样心仪之物却不知从何入手？无论是网上的视频还是现实中的偶遇，过去往往束手无策。如今，随着新AI方法的出现，这种可能性已成为现实。
图像识别技术虽已存在许久，但人工智能终于使其成为主流并放大了影响力。基于AI的图像识别允许用户拍摄照片或保存所选图片，即可获取产品信息、库存状态及价格，提供与照片精确匹配的结果。如今，用户在网上搜索商品的第一步正是从一张照片开始。
Google、Microsoft、Facebook和Yahoo是创建比人类更准确识别物体系统的领导者。Google Cloud Vision API允许开发者识别图像中的物体、文字甚至人物情绪；Microsoft Cognitive Services提供涵盖情绪分析、名人及人脸识别的视觉API；Clarify Vision API帮助企业整理内容、过滤不安全素材并提供购物推荐；Yahoo的开源神经网络解决方案则能检测NSFW或违规图像，这可能显著改变电商网站的运营方式。
利用AI进行图像识别对电商行业极具价值。比价网站或需审核数百万张图片的平台均可实现自动化处理。随着智能手机和社交媒体的普及，以及用户生成大量品牌相关内容，图像识别为消费者带来了新机遇。深入分析这些内容并理解其工作原理，是实现真正个性化服务的关键一步。
购买决策：技术提供超精准推荐
回到在线购物场景。假设你在照片中看到了想买的商品，查看网站后几乎就要完成购买，却因分心、疑虑或资金不足而中断。这种情况在每位消费者身上都经常发生。
个性化广告横幅通过展示提醒或推荐相似商品，刺激冲动消费，推动最终决策。
这虽是现代营销人员熟知的策略，但人工智能未来的有趣展望在于深度学习——这是AI的一个创新分支。该方法通过模拟人脑神经网络工作方式来解决问题，有望将传统再营销活动提升到新高度。
深度学习算法用于构建能够识别访问者意图、关系和整体状态的特征，并基于此生成超精准的商品推荐。据RTB House数据显示，这种精度可使广告活动比使用传统机器学习方法提高50%的效率。
从电商角度看，深度学习的真正力量在于AI可以利用海量数据，像人类一样学习和行动，但无需具体指令或规则。人们无法预测销售峰值潜力或反应模式，而电子商店将决策权交给通过实践学习并积累经验的算法，能够以比人类更快、更优的方式实现整体优化。
完成购买——算法预测您的决策
设想一下，例如iTunes能够根据当前库内容合理过滤标签。借助人工智能，您可以决定下一步操作、添加哪些内容，甚至AI还可以代表您完成购买。
这类似于亚马逊计划实施的“前置发货”模式。其配送系统和网络能够精准识别客户购物行为模式，预先判断消费者将选择的品牌、价格区间及具体商品。基于预测，商品可在订单生成前就被发往附近配送中心——也就是说，包裹在你察觉之前就已经到达物流节点或装载在货车上。对于茶、咖啡等日常消费品而言，这种模式效果尤为显著。如果算法能够预判供需关系，你将永远不会错过心仪的茶品，商家也能因快速成交而获益。
正确应用这一理念可以将分析和物流提升到新水平，使企业能够根据需求快速且自动地做出反应，从而扩大忠实客户群。
电商明天会怎样？
电子商务本质上由数据驱动，营销人员、卖家和分销商已经通过个性化助手、聊天机器人、自动化陈列系统和再营销工具体验过AI的建议。然而，将新兴深度学习方法与电商结合尚未广泛普及，至少远未达到神经网络的常规使用程度。
将人工智能与海量数据相结合，电商未来将呈现一个更智能、更具智慧的在线购物生态系统，该系统能够自主做出正确决策——这在十年前或许只是想象，而如今已确凿成为现实。
作者：安东·梅列霍夫，RTB House俄罗斯公司总经理。