人工智慧是提高電子商務銷售額的關鍵電子商務中的人工智慧#8

福布斯獲得的數據顯示，2023年，20.8%的購物是在網路上進行的。 到 2026 年，這一比例將增加至 24%。然而，對於許多零售商來說，實現年度目標仍然很困難，因為客戶的購買流程比銷售流程的發展速度更快。 這是因為客戶可以存取許多線上資源，使他們能夠在與銷售人員會面之前評估產品。

先進的人工智慧技術正在深刻改變電子商務格局。 其營運變得更加以客戶為中心、可預測且獲利。 借助人工智慧，企業可以分析購買數據和線上行為，以了解是什麼促使客戶購買或離開網站。 以下是電子商務商店利用人工智慧的優勢來增加銷售額的五種主要方法。

應用人工智慧分析客戶行為以增加銷售額

認識客戶的購買模式是增加銷售的關鍵。 舉例來說，對購買歷史的分析表明，購買過登山鞋的顧客未來更有可能購買登山杖或襪子。 它包括：

• 分析過去的數據– 確定購物偏好，例如價格範圍、最常選擇的品牌以及購買的時間和管道或付款方式，
• 預測未來的購買－根據人工智慧從過去數據中得出的推論提供客製化產品。

透過分析客戶行為，電子商務人工智慧工具可以個人化報價，從而提高客戶忠誠度並增加銷售額。 同時，了解客戶的需求可以更有效地管理商店的產品，以及更有效率的庫存管理。

客戶服務自動化

在數位化時代，快速且有效率的客戶服務至關重要。 無論銷售管道如何，一致的客戶體驗以及從與自動化系統通訊到與顧問對話的無縫過渡正在成為2023 年的新標準。自動化客戶服務的優勢，在推動電子商務方面發揮著越來越重要的作用。 - 商業銷售，包括：

• 快速回應詢問－聊天機器人可以與客戶即時聯繫，
• 在工作時間之外解決問題——自動化客戶服務系統 24/7 運行，並且由於使用人工智慧，可以在沒有顧問的情況下解決高達 60% 的詢問，

對於企業來說，聊天機器人可以大幅降低營運成本，同時提高客戶滿意度。 B2B 電子商務領域的一個有趣的例子是埃森哲 VIP 聊天機器人，它在人類和機器人客戶服務的交叉點上運作。 它分析與現有和潛在客戶的對話記錄，然後確定他們的優先事項，從而實現更精確的報價匹配。

即使網站上使用人工智慧的簡單聊天機器人也能改善客戶體驗，並增加返回網站並購買的可能性。 這是人工智慧如何促進客戶互動並最終增加完成購買流程的可能性的一個很好的例子。

個性化優惠和產品推薦

在個人化中使用人工智慧不僅可以帶來更愉快的客戶體驗，而且可以帶來更高的購物車價值。 這可以透過根據客戶的路徑自訂訊息並根據客戶的購買歷史在適當的時刻發送特別折扣或促銷訊息來實現。 但最重要的是，透過使用現代產品推薦技術：

• 交叉銷售－推薦與客戶已放入購物車的產品相符的其他產品； 基於人工智慧對客戶資料及其所屬細分市場的分析，
• 向上銷售－向顧客推薦價格較高的產品，從而增加購物車的價值並促進銷售。

利用人工智慧優化購買路徑以增加銷售量

顧客的購買路徑是顧客從第一次接觸產品或品牌到完成購買所經歷的過程。 人工智慧可讓您透過以下三種方式改善此流程來增加電子商務銷售額：

1. 動態頁面佈局。 AI分析網站上的使用者行為，識別出最受關注的版塊，並即時調整頁面佈局，將關鍵資訊放在最顯眼的位置，讓客戶更容易找到自己感興趣的產品。
2. AI 驅動的 A/B 測試。 例如，基於人工智慧的電子商務工具（例如Google Optimize 或Optimizely）可以對網站的不同版本進行進階A/B 測試，以找到最有效的佈局和元素，從而實現更快的優化和更高的轉換率。
3. 預期個性化。 透過查看歷史數據和當前用戶行為，人工智慧可以預測客戶需求，在用戶意識到需要之前提供個人化的產品和優惠建議，從而縮短購買路徑並增加完成購買的可能性。

透過社群媒體情緒分析增加銷量

增加電子商務銷售額的另一個方法是認真聽取客戶的意見。 與人工智慧合作最容易做到這一點，即使在大量陳述中，人工智慧也可以識別趨勢和模式。 這是透過情緒分析來完成的，情緒分析是從線上文字資料中提取資訊以了解受眾對某些公司、品牌或產品的意見和態度的過程。

1. 了解客戶回饋—透過分析社群媒體上的評論和討論，人工智慧可以幫助您了解客戶對您提供的產品或品牌的看法。 這些知識對於有效地將您的產品與消費者的期望相匹配至關重要，從而直接增加銷售。
2. 即時回應回饋－快速回應客戶回饋是建立正向關係的關鍵。 人工智慧可以自動識別並報告負面回饋或問題，讓您立即做出回應。 改善社群媒體上的品牌形象可以轉化為商店網站流量的增加，從而增加銷售額。
3. 基於回饋的產品開發－社群媒體上報告的客戶回饋和建議可以成為改進產品的寶貴資訊來源。 人工智慧有助於分析這些數據，從而實現滿足市場需求的改進並增強產品的吸引力，最終可以增加銷售量。

概括

人工智慧在電子商務中的應用為優化流程打開了大門，從而直接轉化為銷售額的增加。 在數位市場競爭激烈的時代，基於對客戶行為和意見的分析，提供個人化報價和與客戶溝通的能力，以及簡單而愉快的購物路徑正在成為電子商務策略的關鍵要素。

然而，人工智慧在增加電子商務銷售額方面的應用不僅限於優化商店本身的效能。 利用人工智慧在社群媒體情緒分析中的力量，可以更好地了解客戶並快速回應他們的回饋，從而與品牌建立積極的關係並鼓勵購買。

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作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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