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人工智能让你不再为买东西发愁


发布时间:2016-12-07   资讯类别: 行业动态   我要发布
  中国机器人信息网,每天都有新精彩。今天给大家提供的信息是对家庭主妇有利的。作为家中一把手的你,在急用东西时,发现家中没有了是不是感到很无奈?不过在人工智能时代下,你就不用天天计算着什么东西该换了,什么东西没有了。想象一下这样的场景:你正准备出门接孩子放学。当你抓起钥匙时,咖啡桌上的语音助手Alexa提醒说:“牛奶明天就喝光了,今天的酸奶特价1.19美元。你想在Trader Joe’s(译者注:美国一家私营杂货连锁店)以5.35美元的价格一起下单购买吗?”假如你回答“是”,那么Alexa就会帮你确认订单。15分钟之内,商品就能准备齐全,当你从学校返回家时,就能直接从路边取件了。
  上述场景其实并没有想象中那么遥远。亚马逊、Facebook、谷歌和苹果正在加速消费者期待方面的研究以及进行技术上可行的尝试,例如当日送达和机器驱动的图像识别技术。现在,你已经能够通过苹果手机的Siri使用Uber打车服务,或者完全依靠Facebook Messenger 聊天机器人订购一张机票。
  回应型零售(Responsive retail)已经发展到了顶峰,我们即将进入预测型商业(Predictive commerce)时代。 对于零售商来说,是时候在人们产生需求的确切瞬间,帮助他们找到相应的产品——甚至是在他们形成这种意识之前——无论消费者是否登录了购物网站,是否准备好点击屏幕上的购买按钮。 这种商业模式的转移,要求我们设计出一种全新的体验,这种体验要将对人类行为的理解与大规模自动化、数据整合相融合。
  预测型零售将在不同场景下激发消费者的购买欲望——购物前、购物中和购物后。商业已经逐渐成为日常生活中的有机部分,不再是一种强行买卖。除了智能手机以外,还有很多东西会让我们不由自主地浏览和购买商品;亚马逊的Dash 按钮和由语音助手驱动的Echo 设备都可以让人们在家中享受到便捷的购物。当你发现家里的洗涤剂快用完了,就可以点一下Dash 按钮;当你想起妈妈下周就要过生日了,就可以让Alexa 帮你订一束鲜花……所有这些,其实都只是开始。
  下一代智能助手和互联设备将通过学习用户习惯、识别行为模式和环境模式,来使得消费体验更具预测性。像Echo 这样的互联设备将获取用户日常交互产生的数据,对可能发生的交易及其时机做出精准预测。
  在预测消费者行为和满足个体需求方面,零售店中的互联设备还有巨大潜力。许多零售商早已使用智能手机关注顾客动态,以及进行特定的商品推荐。未来,生物识别技术、身份验证技术和位置传感器的进步,将能够使零售商在综合考虑各个因素后为消费者提供个性化推荐,例如根据消费者的心情、花多少时间浏览商品,以及刚从公司下班还是刚做完健身等。
  零售连锁店、品牌和电商也经常通过合作的形式来将新的想法付诸实践。几年前,韦斯特菲尔德商城(Westfield Mall)的实验室同eBay 合作,在其位于旧金山的购物中心建造了一块10英尺高的交互式屏幕。购物者通过滑动屏幕来浏览如瑞贝卡·明可弗(Rebecca Minkoff)和索尼等品牌的产品,随后便能直接用手机进行购买。
  在人工智能驱动的基础上提高预测能力,将会为企业的发展带来巨大潜力。想象一下,手机可以直接连接实体店的橱窗,为你展示个性化的内容。例如,手机上会推荐展示为爱人准备的生日礼物或为度假准备的泳装,而所有推荐都是根据你在Pinterest 和Instagram 上关注的图片和品牌进行个性化定制而得。通过连接多方的数据和以用户为本进行个性化定制,零售商能创造相关性更高的购物体验,让消费者不由自主地进入实体店、登陆网站或点开App进行购物。重要的是,它们能提前预测出消费者的需求。
  隐私和个性化之间经常存在一些取舍;这一点对于每一代技术革新来说都是如此。零售商需要把透明、尊重和安全作为优先考虑的事项,并及时采取行动。同时,他们还需要展示自身的价值。谷歌在这一方面做得很好,不仅是个性化搜索方面,还有服务方面,例如,谷歌Now 可以将你的日历和谷歌地图整合起来,提醒你目前的路况要比平时更糟糕,而且会告诉你,为了准时抵达会场,你应该什么时候离开办公室。
  我们中的许多人都愿意为了奇妙和有价值的体验分享个人信息,因为这些体验通常无法在别处获得。零售商需要让这种奇妙和价值变得显而易见。革新早已开始。未来,人们将期待比今天更便捷、更智能的服务。在不久的某一刻,“按需型”商业将转变为“预测型”商业。零售商需要在这次革新中抢占先机。
  人工智能时代购物将变成一种怎样的体验呢?让我们拭目以待吧。我们中国机器人信息网今天给你推送的信息,你喜欢吗?喜欢的话可以登录我们中国机器人信息网官网或许搜索添加“机器人信息网”微信公众号,那里的东西更值得你期待!
  

资讯来源:中国机器人信息网  

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