数字商务领域的领导者正承受着巨大的压力。在日益动荡的市场中前行，同时仍向顾客提供卓越的价值和体验——正因如此，是时候全力以赴投入人工智能（AI）的怀抱了。
这不仅仅关乎当下的利益，更是为了迎接一个迅速逼近的未来而做好准备。在各个行业中，AI正兑现着它的承诺，助力企业提升效率，同时打造卓越的购物体验，确保准时交付，并统一所有触点。commercetools的创始人兼首席创新官Dirk Hoerig表示，AI正处于改变我们购物方式的临界点。
Hoerig说道：“很快，AI将改变人类的行为，以及我们与公司、产品的互动方式。企业现在必须拥抱AI，利用其强大的功能，并做好准备，以便在AI而非店面成为顾客体验中心时，充分利用其潜力。”
即将到来的数字购物升级
对于数字商务而言，购物者的交互点始终是各个设备上的店面，人类负责浏览、挑选、下单和退货。但代理式购物即将来临，即AI将代表人类消费者处理所有这些任务。对于零售商而言，这意味着需要优化产品和客户数据、定价、库存等，以便AI在人类的指引下进行搜索。
Hoerig说道：“AI正在与品牌、制造商和零售商进行交互，但这并不仅仅是在人类与公司之间增加另一层关系。这是购物者体验品牌和零售商方式的根本性转变，它正在颠覆客户旅程，更不用说客户获取、营销和销售策略了。”
例如，零售商目前围绕人类行为设计购物体验，在购物者最有可能添加额外商品的地方设置追加销售和交叉销售机会。然而，随着AI驱动的购物代理变得越来越普遍，这种方法可能会失效。这些AI购物者专注于通过数据找到最佳产品匹配项，不会受到冲动购买的诱惑。为了抵消客户获取成本并保持盈利能力，零售商必须重新思考其策略，以适应AI驱动的购买行为。
这一现象已经发生，大型科技公司正在采取行动控制搜索市场，而搜索市场通常是购物者的入口。社交网络也在考虑将商业和产品发现融入客户体验的新方式。
Hoerig解释说，拥有正确数据以及可组合商务所提供的强大且灵活基础设施的零售商，已经准备好向代理式购物者转型。
可组合商务平台使零售商能够以云原生、基于组件和技术无关的方式，跨渠道和触点创建购物体验，从而让公司能够为其数据构建适用于任何AI工具或代理的结构。
例如，拥有传统单体商务平台的组织需要找到方法，让代理能够爬行一系列功能而不会造成任何数据泄露。但可组合商务不仅能让品牌将产品目录整合到代理网络中，还能让AI代理代表人类进行交易、访问退货信息、创建客户查询等，而不会暴露任何内部数据。
虽然代理式购物正崭露头角，但AI已经在此刻改变着购物体验。以下是品牌需要了解的AI趋势。
AI与超个性化
“‘超个性化’一词并不新鲜，它一直被用来描述基于过去搜索和群体数据的产品目录算法优化。”Hoerig说道，“有了生成式AI，我们拥有了一个独特的机会，可以实时个性化和定制整个体验，从内容到语气和呈现方式。”
生成式AI可以根据客户的直接意图重写页面布局、内容和措辞，调整产品组合，并根据客户背景在应用和网站上通过聊天提供个性化互动。例如，50岁的购物者与18岁的购物者将拥有不同的词汇和偏好的沟通风格。或者，如果你在旅游网站上很匆忙，互动可以简短、甜蜜且直接达成交易。如果你在浏览一个美容网站，它可以提供更深入的对话。
本地化不再是一项耗时且昂贵的任务——例如，零售商无需再挑选和决定要为其网站和内容翻译和优化哪些语言。翻译在任何语言上都能实现大规模高效进行，甚至精细到地方方言。
“这是客户渴望的互动方式，能够提升客户忠诚度，增加参与度。”Hoerig说道，“如果你五年前问零售商，‘你会根据买家群体定制互动，调整语言和语气以更好地满足每个类别的需求吗？’他们可能会说这是个好主意，但绝不会在大规模的产品目录上这么做。现在，这已经成为可能。”
预测性运营智能的力量
AI能够在极短的时间内处理大量数据集，然后提出改进零售运营关键方面的方法。这包括库存优化、用户点击行为中的欺诈检测、需求预测、定价优化等。
供应链AI。许多零售商已经采用了复杂且昂贵的需求预测软件，这些软件的算法可以预测库存趋势、提供补货建议等。将AI融入其中可以大大降低构建和集成这类工具的成本，并使它们变得更快、更精确，几乎可以实时进行，且成本显著降低。它甚至改善了客户的购物体验，使点击取货等工具更加准确。
欺诈预防。如果说AI擅长什么，那就是模式检测，这可以直接应用于欺诈预防。例如，AI可以实时检测异常，并确定系统是否正在遭遇恶意机器人流量（试图收集数据并消耗计算能力），还是只是购物者兴趣的增加。
自主决策。在当今时代，提高效率和降低成本至关重要，而在任何情境下进行规模扩张都会使这一任务变得更加复杂。再加上客户期望一切都能无缝运行，公司在营销和销售盈利方面面临着诸多要求。拥有一个能够帮助推动智能决策的AI辅助系统，将彻底改变这一切。
例如，促销活动远比通过电子邮件活动发送20%的折扣码要复杂得多。营销经理需要精确了解哪些因素在推动业绩提升，而复杂的营销活动需要大量的数据驱动决策。AI可以制定一个计划，优化营销人员的工作，提供准确的预测和建议，以实现更高的收入。
“这些趋势不仅仅关乎技术——它们需要成功执行，而一个可组合的商务框架是挖掘AI所带来的价值的关键。”Hoerig说道，“API优先的可组合商务的模块化架构能够实现快速创新，利用AI解锁敏捷性、效率、新的收入流和可衡量的结果。”