论展示惊人商业价值下人工智能的购物体会

大荧屏里的科幻人生，正成为触手可及的实际：机器人管家、无人驾驶、智能家居、人机大战。。。这也便是咱们在迎来的人工智能年代，一个令人兴奋的年代。

「李开复」的新书《人工智能》对「人工智能」有了比较全面和正确的知道，也对在「人工智能」年代的日子有了比较正确的知道。

先来说说，现在这个时刻节点的「人工智能」。依据李开复所描绘的，大约意思便是依据「计算机深度学习」算法与计算机硬件的飞速开展，人工智能在某些细微的范畴，以一种人类彻底无法逾越的才能，展现出了惊人的商业价值。

这其间最为人所知的便是打败围棋世界冠军的AlphaGo人工智能。

说实在的，假定不是google这种超级品牌营销方法把「人工智能」带入到我的视界中，我到现在或许都不会在这个时刻节点上对它有如此多的爱好。书中根本都是用最通俗易懂的方法来描绘「人工智能」这个论题，其间的细节咱们有爱好能够自己去看看，下面我想说的是，在人工智能的年代，咱们或许的日子方法。

幻想一下这样的场景：你正预备出门接孩子放学。当你抓起钥匙时，咖啡桌上的语音帮手Alexa提示说：“牛奶明日就喝光了，今日的酸奶特价1.19美元。你想在Trader Joe’s（美国一家私营杂货连锁店）下单购买吗？”假定你答复“是”，那么Alexa就会帮你承认订单。15分钟之内，产品就能预备彻底，当你从校园返回家时，就能直接从路旁边取件了。

上述场景其实并没有幻想中那么悠远。亚马逊、Facebook、谷歌和苹果正在加快顾客等待方面的研讨以及进行技能上可行的测验，例如当日送达和机器驱动的图像辨认技能。现在，你现已能够经过苹果手机的Siri运用Uber打车服务，或许彻底依托Facebook Messenger谈天机器人订货一张机票。

回应型零售（Responsive retail）现已开展到了高峰，咱们行将进入猜测型商业（Predictivecommerce）年代。关于零售商来说，是时分在人们发生需求的切当瞬间，协助他们找到相应的产品——乃至是在他们构成这种认识之前——不管顾客是否登录了购物网站，是否预备好点击屏幕上的购买按钮。这种商业方式的搬运，要求咱们规划出一种全新的体会，这种体会要将对人类行为的了解与大规模自动化、数据整合相交融。

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零售商需求像技能公司相同进行考虑，不要只是运用人工智能和机器学习去猜测怎么组织店内库存和制造排班表，更要向顾客动态地进行产品引荐，进行赋有吸引力的产品定价。

假定你正在出差，忽然认识到自己忘了带手机充电器。为了能在会议开端前用上，你就不得不考虑从头买一个。在这种情况下，一家电子产品零售商很有或许会猜测你还想要一副新耳机。考虑到你明日晚上还要搭乘航班，它会引荐你购买一副消音耳机，这副耳机统筹了亚马逊上的定价、Best Buy店内的库存量以及快递费用。

为了完成这一层面的猜测，技能人员要做到能够从动态的海量数据中辨认出美妙的方式。这些数据集包含：顾客的购物前史，产品偏好，购物清单，竞争对手的定价和库存，以及当时和未来的产品需求。这是人工智能和机器学习发挥作用的当地，也是许多公司正活跃出资的范畴。为了前进查找功用的猜测才能，Etsy刚收买了一家专攻机器学习的公司，然后向用户出现存在细微差别的产品引荐，而不单单是依据购买前史或产品偏好。这是产品引荐的天然演进，也将会成为未来的规范方式。

猜测型零售将在不同场景下激起顾客的购买愿望——购物前、购物中和购物后。商业现已逐步成为日常日子中的有机部分，不再是一种强行生意。除了智能手机以外，还有许多东西会让咱们情不自禁地阅读和购买产品；亚马逊的Dash按钮和由语音帮手驱动的Echo设备都能够让人们在家中享受到快捷的购物。当你发现家里的洗涤剂快用完了，就能够点一下Dash按钮；当你想起妈妈下周就要过生日了，就能够让Alexa帮你订一束鲜花……一切这些，其实都只是开端。

下一代智能帮手和互联设备将经过学习用户习气、辨认行为方式和环境方式，来使得消费体会更具猜测性。像Echo这样的互联设备将获取用户日常交互发生的数据，对或许发生的买卖及其机遇做出精准猜测。

在猜测顾客行为和满意个别需求方面，零售店中的互联设备还有巨大潜力。许多零售商早已运用智能手机注重顾客动态，以及进行特定的产品引荐。未来，生物辨认技能、身份验证技能和方位传感器的前进，将能够使零售商在归纳考虑各个要素后为顾客供给个性化引荐，例如依据顾客的心境、花多少时刻阅读产品，以及刚从公司下班仍是刚做完健身等。

零售商需求用与线上购物相同的定位和个性化服务来规划线下体会。幻想一下，当你经过诺德斯特龙（Nordstrom）时，收到了一条手机推送告知，它主张你购买一双新运动鞋。你这才认识到脚上穿戴的鞋现已陪你跑过500英里，有些寒酸了——一切这些都被鞋底的芯片记录下来，并发送给了你的健身App。随后，你滑动手机点开了这一告知，开端挑选鞋的样式。然后，一张店内地图会引导你走进店里、找到店员，而店员早已拿着你想要的鞋子，耐心肠等待着你。

猜测型零售的未来需求咱们为商业规划出一个新的生态体系。这些体系将会依人而建，而非局限于一个特定的设备，或单纯注重线上和线下的体会。这些体系需求整合情面枢纽和叙事方法、空间规划和环境，以及许许多多的数据。

经过树立立异实验室，许多零售商走在了猜测型零售改造的前列。这些实验室配有专门的研讨团队，致力于孵化新创意、对衔接线上和线下的数字体会进行测验。丝芙兰（Sephora）的立异实验室便是一个十分棒的比如。该品牌在App中引入了一种“商铺方式（Store Mode）”，这种功用整合了用户的网上购物车和Beauty Insider积分卡，提示用户保藏的产品、取得的消费点数，以及他们现在享有的优惠福利，例如一次免费的化装服务等。

零售连锁店、品牌和电商也常常经过协作的方式来将新的主意付诸实践。几年前，韦斯特菲尔德商城（Westfield Mall）的实验室同eBay协作，在其坐落旧金山的购物中心制作了一块10英尺高的交互式屏幕。购物者经过滑动屏幕来阅读如瑞贝卡·明可弗（RebeccaMinkoff）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前进猜测才能，将会为企业的开展带来巨大潜力。幻想一下，手机能够直接衔接实体店的橱窗，为你展现个性化的内容。例如，手机上会引荐展现为爱人预备的生日礼物或为休假预备的泳装，而一切引荐都是依据你在Pinterest和Instagram上注重的图片和品牌进行个性化定制而得。经过衔接多方的数据和以用户为本进行个性化定制，零售商能发明相关性更高的购物体会，让顾客情不自禁地进入实体店、登陆网站或点开App进行购物。重要的是，它们能提早猜测出顾客的需求。

隐私和个性化之间常常存在一些取舍；这一点关于每一代技能改造来说都是如此。零售商需求把通明、尊重和安全作为优先考虑的事项，并及时采纳举动。一起，他们还需求展现本身的价值。谷歌在这一方面做得很好，不仅是个性化查找方面，还有服务方面，例如，谷歌Now能够将你的日历和谷歌地图整合起来，提示你现在的路况要比平常更糟糕，并且会告知你，为了按时抵达会场，你应该什么时分脱离办公室。

咱们中的许多人都乐意为了美妙和有价值的体会共享个人信息，由于这些体会一般无法在别处取得。零售商需求让这种美妙和价值变得清楚明了。改造早已开端。未来，人们将等待比今日更快捷、更智能的服务。在不久的某一刻，“按需型”商业将转变为“猜测型”商业。零售商需求在这次改造中抢占先机。

——文章部分内容摘引自HBR英文网站等