给大家分享一篇关于 和手机的文章。相信很多朋友对 和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和 的相关知识与大家分享。希望大家看完之后会喜欢。
但是大部分部门都处于初期部署阶段，已经确定了AI能做什么，不能做什么。电子商务是新一代技术的领导者和首批主要受益者之一。
电商中的品牌已经投资了AI功能。事实上，鉴于2019年至2025年零售和电子商务行业的复合年增长率(CAGR)为42.8%，预计投资只会增加。显然，这些公司已经意识到了AI的一些优势。
如今的消费者期望每个渠道都有便利性和灵活性——人工智能通过个性化体验和更详细的客户体验来实现这一点。那么，在其他行业的用例还处于小众地位的情况下，电商商家如何使用AI呢？
人工智能在电子商务中的应用。
从最著名的解决方案开始——Chatbot可以自动执行社区管理、客户参与甚至销售线索。根据Gartner的调查，到2020年，普通人与机器人的对话将超过与配偶的对话。同时，到2022年，70%的白领每天都会与对话平台互动。人工智能支持的机器人为电子商务商家提供了一个可扩展的解决方案，可以使用自然语言处理(NLP)全天候工作，帮助人们找到合适的产品或提出投诉。同样，它们与组织的内部应用编程接口相集成，以提供产品可用性的可见性或帮助员工与客户互动。
在其他地方，人工智能通过了解越来越多的数据，帮助品牌与客户建立有意义的关系。消费者访问网站时，会留下很多数字面包屑，大部分都没有用过。然而，人工智能使零售商能够快速筛选交易数据，以帮助员工从趋势、购买模式和营销线索中获得洞察力，并将其转化为更好的决策。
在数字时代，零售商必须能够为他们的买家提供语境化、优化和缩小搜索结果。人工智能使商家能够利用Cookie数据，为消费者提供高度定制的产品。通过使用自然语言处理功能、图像、视频和音频识别，零售商可以了解客户的真实需求。
显然，AI在电子商务中有很多用例。虽然有些优势比其他优势更明显，但可以肯定的是，它使商家能够为客户提供无缝的体验，并使员工能够更有效地完成工作。那么，如何才能成功使用AI呢？
为创新做准备。
没有数据，人工智能什么都不是。它从组织拥有的大量信息中获取情报，这意味着数据科学和数据工程变得至关重要。然而，从这些数据中获得见解并不容易，组织需要确保他们有应用分析的必要基础。
问题是，这些数据通常是从分散和孤立的数据源中提取的，这意味着有必要使数据更容易访问——这需要一致的集成结构。此外，筛选和对齐这些数据是一个手动过程，准备数据可能会占用大量时间和资源。
此外，人工智能实施所需的许多数据需要易腐的洞察力。这样，我们指的是洞察力，它的价值会随着时间的推移而降低，我们需要尽快找到并采取措施。因此，如果公司试图收集足够的必要数据，它很快就会变得无用。
准备数据是一个复杂的过程，尤其是当大型组织倾向于将其信息分发到多个来源时。如果人工智能要产生预期的结果，所有这些都需要调整。这意味着数据质量已经成为电商商家需要克服的关键挑战，因为糟糕的数据可能被证明是有害的——那么，在实现AI时，利大于弊吗？
本文就为大家讲解到这里了。标签：