人工智能在在线零售领域的发展先锋是亚马逊、阿里巴巴和eBay等大型玩家。他们拥有资金、团队和数据，能够在此领域迈出重大步伐——并且确实在这样做。这对目前大多仍为独立运营的中型和小型网店意味着什么？
在这些在线零售巨头及其平台上使用的人工智能已经比你预期的要多。例如：基于文本数据对产品进行自动分类；预测退货；审查评论的真实性；支付欺诈检测；销售预测；以及系统自行建立关联的个性化推荐。
这里投入了数千万甚至上亿欧元的资金。较小的参与者自然没有这样的预算。但这并不意味着主导性的国际电商平台与网店之间的差距会变得不可逾越。
向平台迁移
我的预期是，CommerceTools、Salesforce和SAP-Hybris等更具技术性的电子商务平台提供商（即那些提供商业平台但自身不运营市场或商店的所有相关方）将利用Google的TensorFlow等开源技术开发一个AI工具箱，供其接入的网店使用。一些平台已经在运行AI解决方案的概念验证。当然，要训练这些算法需要有关电子商务流程的数据。Hybris和Magento等软件的本地部署并不会让AI变得更智能——因此平台提供商希望网店在其云端运行，以便启动所需的数据流。他们希望了解客户商店中发生的情况，并据此打造更优质的平台。
因此，人工智能是推动电子商务中“向平台迁移”的核心动力。这意味着独立商店将 largely 消失，因为这些网店产生的数据太少，未来将不够智能以参与竞争。请注意，技术提供商即将推出的AI工具箱仅涵盖通用任务，如欺诈检测和退货预测。因此，并非说网店通过以这种方式采用AI就能获得任何差异化优势——门槛只会提高，你必须在日常运营中跟上这一趋势。
专卖店的线上等效形式
那么，你究竟能在哪些方面脱颖而出呢？市场和产品特定的领域也是人工智能可以发挥作用的环节。如果你能妥善应对，就能成为线上版的精品专卖店。幸运的是，大型平台首先将投资集中在最受欢迎且易于自动化的产品类别上，例如图书。它们的重点主要在于大众市场。这为善于利用人工智能为客户创造独特体验的聪明个体商家提供了机会。
例如，可以考虑用户体验的高度个性化，使产品的导航和展示真正基于对客户需求的深入了解。或者在食品、香氛等产品的风味方面真正做些智能化的处理。借助人工智能，那些不仅通过视觉、还基于其他感官进行选择的产品，在线上也能实现良好的销售。
Visual Search 和 Style Interpretation
此外，在 Visual Search（视觉搜索）和 Style Interpretation（风格解读）方面也存在着令人感兴趣的可能性，这对时尚和生活方式类网店尤为重要。Visual Search 帮助客户寻找类似产品、有趣的替代品或搭配商品。这是一个巨大的增长市场。它相当于线下实体店中个性化建议以及产品展示的方式，也类似于朋友的推荐。
这并不简单。要将原始数据转化为这些洞察，需要非常专门的架构、更深入的人工智能知识以及系统整合。因此，作为商家，你需要寻找相关专业知识，或向专家采购服务。但如果你做得好，就能提升各种生活方式细分市场中的服务水平与转化率。人工智能让你能够在网上为正在寻找“夏日风格”或“适合搭配某件单品”的客户，提供可扩展的精准推荐——哪怕他们只是上传了一张普通的智能手机照片。
最聪明的对决？
因此，在线购物正由客户需求驱动，而非产品驱动。网购者将获得与其品味和情境相匹配的建议（例如：他已经拥有什么、喜欢什么、年龄多大、需要什么用途的商品等）。他无需翻阅大量信息或设置各种筛选条件。电商平台会直接呈现他所需或心仪的内容。
根据Gartner的数据，2020年85%的客户互动将由人工智能管理。换句话说，你的网店日常运营有85%依赖于日益完善但同时也更加复杂的人工智能系统，而这些系统需要越来越多的训练数据。这主要是电子商务平台提供商的战场，它们将越来越多地因其提供的人工智能功能而被选中，而非前端界面。它们必须加强其云服务能力，增加AI功能，并收购那些已经取得一定进展的智能初创企业。这将变成一个激烈的竞争领域，并非所有“Gartner象限”中的参与者都能幸存下来。
真正的下一代在线赢家是那些善于驾驭“双轨火箭”模式的企业。它们通过云端的电子商务平台夯实基础技术，不仅使用平台方提供的通用AI工具箱，还结合特定的市场与产品知识，利用经过专门训练的AI生成对顾客有价值的信息。例如，灯具店会展示特定光线对客厅的影响；鞋店会将运动鞋的合脚效果投射到顾客的脚上；服装店则会展示某件单品是否以及如何融入顾客现有的衣橱。
自托管网络商店正随着迁移到平台的趋势而逐渐走向终结。它们要么消失，要么在集成人工智能功能的电子商务平台上以云端形式运行。由此，终于为能够媲美甚至超越实体购物体验的在线专卖店拉开了序幕。