Kommunicate已将自适应 AI 助手用于客户服务，这些助手可读取并适应您的文档和博客。因此，当 Hennessey Digital 首席执行官 Jason Hennessey 也表示这是电子商务中 AI 优化的关键领域时，我们感到非常兴奋。以下是他所说的内容：
“我们采用的革命性策略是使用生成式人工智能创建基于消费者互动的虚拟购物助手。与静态人工智能模型不同，这些助手会根据持续的客户对话学习并调整其建议和响应，模仿个人购物体验。这种个性化互动有助于我们了解消费者的偏好，并可用于定制营销策略。这些人工智能助手的动态学习能力可确保每次客户互动都变得更加精致和个性化，从而提高客户满意度和忠诚度。
生成式人工智能通过基于新
兴趋势和历史数据预测和生成未来消费产品，突破了产品开发的界限。这种由人工智能驱动的产品创新方法使企业能够通过推出 银行数据 满足预测愿望和需求的产品，领先于市场曲线和消费者期望。
为了利用这一点，企业应考虑将跨行业数据馈送集成到其 AI 系统中，以提高预测准确性和相关性。这种主动的产品开发策略可确保市场相关性，并将公司定位为各自行业的潮流引领者。”
我们还强调跨行业数据输入策略，因为它可以提高AI 的分析和学习能力。这也对下一点起着重要作用，即AI 的建议如何帮助 AOV 在电子商务平台上增长。
2. 利用人工智能推荐提高平均订单价值
亚马逊最近推出了Rufus，为其美国客户提供有针对性的推荐。人工智能的影响是深远的，它通过提供定制的体验来提高忠诚度和满意度，从而改变了企业与消费者互动的方式。生成式人工智能可以理解产品信息并根据客户的需求和愿望进行定制。
Thrive 数字营销机构的潜在客户 通过即插即用集成顺利连接您的在线商店 开发和营销副总裁 Aaron Whittaker 也表达了同样的想法。他表示：
“在 Thrive，我们看到由生成式人工智能驱动的个性化产品推荐取得了显著的成功。我们首先向一位持怀疑态度的户外装备电商客户提出了这个想法。他们犹豫不决，认为他们的客户更喜欢自己浏览。但我们说服他们尝试一下。
我们实施了一个人工智能系统
该系统分析客户的浏览历史、购买模式和社交媒体活动，以生成高度个性化的产品建议。结果令人震惊——在三个月内，他们的平均订单价值增加了 28%。我永远不会忘记客户看到第一个月的结果时兴奋的电话。关键在于人工智能能够理解背景和细微差别。例如，它可以区分为一次性节日购买帐篷的人和狂热的露营者，并相应地调整建议。
对于希望保持领先的企业，我的建议是：从小处着手，但要有大局观。从电子商务运营的一个方面开始，就像我们做产品推荐一样，然后 瑞典商业名录 逐步扩展。此外，优先考虑数据质量——人工智能系统的有效性在很大程度上取决于它们所训练的数据。当我们系统的早期版本由于数据偏差而做出一些令人尴尬的建议时，我深刻地认识到了这一点。
始终将客户体验放在首位
人工智能的目标应该是增强购物之旅，而不是使其复杂化。”
这种从小事做起、从大处着眼的想法与我们在博客中讨论许多企业在实施人工智能过程中所犯的常见人工智能错误的想法一致。
接下来我们来谈谈电商运营的另一个核心领域：库存管理。 Omniconvert首席执行官兼创始人Valentin Radu表示，个性化推荐和库存管理是生成式 AI 带来创新的两个核心领域。