去年，电子商务行业增长了25％以上，并且这种增长有望继续。拥有如此丰富的电子商务业务，竞争将变得更加激烈，保持知名度和相关性从来都不是在线零售商面临的挑战。人工智能（AI）的出现使在这个拥挤的市场中的竞争成为可能，即使对于小型电子商务公司也是如此。诸如自然语言处理（NPL），机器学习（ML）和数据挖掘之类的AI工具的智能部署，使各种规模的公司都能以最小的投资吸引并留住客户。人工智能可以帮助电子商务的十种方法。 1.虚拟个人助理尽管这听起来似乎不是一个明显的起点，但研究表明，有31％的企业高管将虚拟个人助理（VPA）视为最有影响力的人工智能工具。 VPA是一个从不睡觉，从不劳累的助手。他使用NPL来理解人类的言语并根据需要做出响应或采取行动。这可以节省经理的时间，也可以用作客户的工具。 2.客户服务到明年（2020年），人工智能将处理80％的客户交互。聊天机器人正在迅速成为客户服务中必不可少的工具。作为呼叫中心的替代方案，它们更便宜，更高效。去年，有67％的消费者使用聊天机器人来提供客户服务。这仍然是基于NPL和ML技术的久经考验的AI工具。聊天机器人可以集成到购物车，在线支持和订购过程中。 3.社交聆听：在社交媒体上以及通过聆听潜在客户的意见共享了如此多的信息。公司可以洞悉新市场并了解其当前产品和策略的工作方式。社交媒体中的关键字或品牌名称跟踪可以通过数据挖掘有效地执行。然后，可以将这些数据压缩为可操作的反馈，以改善客户体验和品牌影响力。 4.预测性营销ML工具分析消费者数据并优化电子商务网站以提供有针对性的营销。每个消费者都能看到他们想要看到的东西-他们想看到它的方式-以及何时看到它。收集的客户数据越多，优化对客户的影响越大。亲自浏览这些丰富的信息需要花费很多年，但是通过机器学习（ML）和AI见解，这些优化可以快速完成。公司可以使用更新的信息来不断更新有关其客户的信息，从而使客户保持与客户的互动。 5.个性化如此众多的公司争夺产品的关注度，消费者倾向于选择看起来像个人的网站。个性化正在取代我们的购买方式。通过使用通过其在线显示广泛获得的客户信息，公司可以提供个性化广告，提出相关建议并为其创建特定内容。没有AI过滤数据的能力，这是不可能的。 6，针对潜在客户当销售团队不跟进潜在客户时，营销预算通常是浪费的。在一项调查中，营销人员透露，33％的潜在客户从未接受过跟进。潜在的买家可以解决问题，但是诸如面部识别和预测工具之类的技术使公司能够确定客户的品牌忠诚度和产品偏好。使用此信息提供更相关的建议和报价可以节省客户/客户大量的时间和信息。通过新的潜在客户，人工智能可以促进销售。通过分析数百万潜在客户的数据并确定符合特定条件的客户，可以确定高质量的潜在客户。 7.本地化无论电子商务企业位于何处，从客户数据中挖掘基于位置的情报都可以使其在本地显示。通过提供基于位置的报价，特定于位置的广告并预测位置趋势，本地客户可以增加其所在城镇中企业的工作量。这种额外的个性化设置会优先考虑网站所在区域的独特产品，从而极大地影响网站对用户的有效性。 8.高效的数据分析没有人的团队有能力或时间准确记录，分析和消化全球潜在客户的数据量。依靠用户驱动的反馈的电子商务公司落后于那些使用AI来收集和使用信息的公司。数据挖掘和ML可以高效，及时地处理数百万个数据集，以协助业务的各个方面。 9.跨平台集成随着消费者习惯于使用越来越多的技术