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[導讀] 電子商務是一股不可阻擋的力量——預計到2020年銷售額將達到4萬億美元。 無數(shù)的調(diào)查顯示,與實體店相比,消費者更喜歡網(wǎng)上商店的便利性。但對于那些試圖用寬松的退貨政策排擠競爭對手的公司來說

電子商務是一股不可阻擋的力量——預計到2020年銷售額將達到4萬億美元。

無數(shù)的調(diào)查顯示,與實體店相比,消費者更喜歡網(wǎng)上商店的便利性。但對于那些試圖用寬松的退貨政策排擠競爭對手的公司來說,情況好壞參半。

據(jù)估計,高達三分之一的在線訂單被退回,這無疑降低了電商們的利潤率。

谷歌和印度電子商務公司Myntra Designs的研究人員在Arxiv.org上發(fā)表的一篇新論文中,對退貨的痛點進行了探討。

他們使用一個機器學習模型,對購物者的偏好、體型、產(chǎn)品視圖等數(shù)據(jù)集進行訓練,從而在購買前預測每位顧客的退貨概率。

為了確定哪些因素對退貨有不成比例的影響,研究人員對Myntra Designs的電子商務平臺進行了分析。該平臺在任何時候都能容納大約60萬種產(chǎn)品,每周促成數(shù)百萬筆訂單。

他們發(fā)現(xiàn),在所有的退貨案例中,當購物車中有一些類似的商品時,退貨率為4%。

此外,他們還發(fā)現(xiàn)53%的退貨是由于尺寸和合身度相關的問題,而且退貨率高度依賴于購物車的大小。購物車中超過五種產(chǎn)品的情況下退貨率約為72%,而購物車中只有一種產(chǎn)品的情況下退貨率為9%。

而且,與新產(chǎn)品相比,更舊的產(chǎn)品的退貨率幾乎翻了一番,這或許并不令人意外。

有了這些認知,研究小組設計了他們所謂的混合雙模型來預測購物車和商品的退貨概率。

更高層次的人工智能分類器對可退貨商品進行分類,而第二個分類器在單個產(chǎn)品級別上預測退貨概率。

這些人工智能都接受了一組數(shù)據(jù)的訓練,這些數(shù)據(jù)包含了產(chǎn)品、購物車和用戶級功能(包括但不限于)三個類別的樣本,包括(但不限于)品牌、產(chǎn)品年齡、購物車大小、訂單日期和時間、送貨城市、訂單數(shù)量、付款模式和購買頻率。

那么它的表現(xiàn)如何呢?在實驗中,性能最佳的人工智能退貨預測系統(tǒng)在ROC(檢測精度的度量)和74%的精度下達到了83.2%的面積。

在對10萬用戶進行的實時測試中,訂單數(shù)量與對照組相比略有下降(1.7%),但退貨率下降了3%。

該團隊指出,知道哪些顧客可能會退貨,零售商就可以采取先發(fā)制人的行動,比如個性化運費,或者通過提供優(yōu)惠券,讓產(chǎn)品無法退貨。

他們寫道:“對于未來的工作,我們計劃在更多的行動項目上應用這種模式,這將進一步有助于降低總體退貨率?!?/p>

人工智能將以許多不同的方式徹底改變電子商務領域。從吸引你點開的廣告、回答你疑問的客服到線下看不見的倉儲和物流……簡單的“買買買”背后,不簡單的多種人工智能應用無處不在。

聊天機器人

人工智能在電子商務中的一個重要應用是聊天機器人。

不僅亞馬遜的Alexa語音助手,谷歌、蘋果等科技巨頭的虛擬語音助手都支持電商功能。用戶只需與AI對話,就能在無需人類客服的情況下完成購買行為。2019年5月,唯一一家還未推出語音助手的大型科技公司Facebook也宣布試水這一領域。Facebook CEO馬克·扎克伯格表示,該公司正在開展一系列人工智能語音助手可以帶來幫助的項目。

隨著人工智能的應用,公司將能夠減少客服人員的數(shù)量。客戶可以與聊天機器人聊天,人工智能將立即提供價格信息、商品質(zhì)量或購買說明。

銷售預測

深度學習,即統(tǒng)計程序、預測和數(shù)據(jù)分析,都可以應用于人工智能。有很多公司進行人工智能數(shù)據(jù)分析來了解客戶的行為。

以Netflix的《紙牌屋》系列為例。它已經(jīng)開始使用AI來分析目標客戶的數(shù)據(jù)。

人工智能依靠從這些電視節(jié)目中收集的數(shù)據(jù)來預測頻道收視率或預期收入。

此外,人工智能被廣泛用于分析和協(xié)調(diào)貨物以及倉儲,以更好地優(yōu)化電子商務。

精準投放的廣告

廣告與人工智能的結合有著很多可能的應用,包括亞馬遜在內(nèi)的許多零售商正在部署面向客戶的廣告工具。2016年雙十一期間,阿里巴巴推出人工智能產(chǎn)品魯班,一共制作了1.7億張商品展示廣告。

AI不僅能簡單地制作商品海報,還能有助于廣告的精準投放。有了AI的支持,公司可以很容易地確定產(chǎn)品的目標客戶,并向可能需要的人宣傳自己。

通過分析客戶的行為,通過他們正在尋找的東西,人工智能可以研究和發(fā)布有針對性的廣告,或者簡單地幫助他們快速找到他們需要的東西。

舉例來說,阿里巴巴就推出了針對鉆石展位的數(shù)據(jù)管理平臺——達摩盤,商家可以通過它實現(xiàn)對目標人群的洞察分析、標簽畫像,從而實現(xiàn)定向投放。

天壤智能則利用深度強化學習技術,推出了幫助中小電商對鉆石展位投放計劃進行規(guī)劃、管理和優(yōu)化的在線服務產(chǎn)品天鉆。天鉆會自動為客戶挑選目標人群、制定投放地域時段、廣告競價,實時調(diào)整以達到最好的投放效果。

自動化存儲

現(xiàn)代電子商務產(chǎn)業(yè)的一個重要組成部分是倉庫如何運作,貨物如何流轉(zhuǎn)。這是電子商務企業(yè)盈利能力的一個重要因素。

京東已經(jīng)聲明與新松機器人自動化有限公司(Siasun Robot & Automation Co Ltd)合作,在倉庫中安裝機器人。這些機器人將幫助快速有效地分類、安排和包裝貨物。

早在2018年,亞馬遜也已經(jīng)在研究使用分揀機器人來處理那些枯燥無味的工作。4月,亞馬還宣布收購了機器人創(chuàng)業(yè)公司Canvas Technology,交易金額尚未披露。

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