零售借力 AI,老問題有了新解法

零售行業的運作模式一直隨著技術發展而改變。曾經,互聯網催生了電子商務;如今,人工智能正提升著零售行業的效率和客戶體驗。

凱捷諮詢於 2019 年 1 月發佈的一份報告顯示,28% 的零售商表示正在使用人工智能技術,這一數據較 2017 年的 17% 和 2016 年的 4% 有了顯著增長。報告中預測,有效運用人工智能技術可以為各類企業帶來合計約 3400 億美元的收益。

在中國,阿里巴巴、京東、美團、餓了麼等零售巨頭,在業務中大規模採用人工智能已是常態。一些中小型零售企業,也在嘗試用人工智能解決一些過去難以解決的問題。

規模化帶來的難題

小紅唇作為針對女性的美妝時尚短視頻社區,已經積累了 2000 多萬用戶,以及超過一百萬條短視頻。

在快速發展中,小紅唇面臨著規模化帶來的效率問題:用戶量和內容量雙雙增加的情況下,如何讓用戶和內容保持高效匹配?

“早期我們只是根據時間結合運營策略做排序或推薦,確保用戶能看到最新和對平臺最有價值的內容。”小紅唇 CTO 王洋告訴 PingWest 品玩,“當用戶量和內容都達到一定量級後,上述方式的問題也很明顯。”

王洋解釋道,用戶要看到自己更感興趣或可能感興趣的內容,要通過更多的刷取、點擊和搜索。這意味著用戶跳出和流失概率更高。另外,粗放的運營規則可能傷害到某個量級並不小的用戶群,而精細的運營規則又意味著,複雜的邏輯和開發維護成本。

零售借力 AI,老问题有了新解法

相似的困擾也出現在衣二三上。主營女性服裝租賃的衣二三,正經歷著用戶的快速增長,2018 年 9 月付費用戶比去年同期增長 10 倍。

衣二三 CTO 程異丁對 PingWest 品玩表示:“由於服裝的非標屬性,客戶很難用語言描述自己想要的衣服,而且衣服的屬性很難結構化,導致用戶檢索商品和商品展示的效率不夠高。”

衣二三使用過一些非機器學習的規則,起步很快, 但天花板很低。“ 套用幾個規則之後, 就陷入無法優化的境地”。

在用戶感知較弱的後臺,同樣面臨提高運營效率的挑戰。

零售借力 AI,老问题有了新解法

寶尊是品牌電商代運營領域的龍頭企業,已於 2015 在美國納斯達克上市。寶尊電商技術和創新中心算法和大數據部總監張建告訴 PingWest 品玩:“寶尊為近兩百家品牌店鋪提供代運營服務,頭部品牌對線上運營的質量提出了更高的要求,因此在圖片處理、商品上下架、客戶識別、關係維護、訂單處理、數字營銷內容生成等運營環節,有大量通過機器學習提效的空間。”

在整個運營環節,有兩大問題需要解決:一是運營流程的標準化,以滿足業務發展的快速拓展性;二是運營經驗和能力需要倍快速複製,甚至抽象成相關的產品,從而降低由於核心人員流失而帶來的業務損失和風險。

寶尊也曾嘗試過基於規則的方法,但“這些方法的應用場景有限,而且性能(比如準確度等)相對固定,沒有辦法隨著數據量的提升而進一步得到提升”。

用人工智能解決難題

得益於計算成本下降、數據量增加以及算法越來越完善,採用人工智能的門檻逐漸降低,企業面臨的效率問題也有了更優化的解決方案。


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