人工智能使电商行业更高效更智能

人工智能和深度学习的发展改变了我们的生活。尽管我们没有意识到，但实际上他们早已融入我们的生活之中：人工智能优化谷歌的搜索结果、使特斯拉的自动驾驶汽车成为可能、让苹果的语音助手更为流畅，并在亚马逊推荐“猜你喜欢”。
人工智能在零售和电子商务领域的影响也在不断扩大。尽管亚马逊、沃尔玛和eBay等电子商务巨头使用这些技术有段时间了，但现在电子商务创业公司也可以享受科技发展的红利。算法和人工智能在提振销量的同时，还能优化电子商务运营的方方面面，包括协助商品定价、制定采购计划等。
以下是这技术的较关键的三个应用。
1.定价
如今在线零售行业日新月异，向电子商务创业公司提出了新的挑战。市场上的竞争越来越激烈，激烈到些商品价格会跟随市场动态，随时波动的地步。因此，即使对个只有几百个库存量单位的在线商家而言，长时间持续性的价格调整也绝非易事。
对亚马逊上的卖家而言，有策略的定价尤为关键。亚马逊的BuyBox机制让卖家们争先恐后：谁能在BuyBox上获得更高的排名，谁就有更多的销量。亚马逊使用了套复杂的算法来综合评估件商品的产品评分、用户评价、快递服务、性价比和服务质量，并根据这些指标较终决定产品的排名。基于这些原因，亚马逊上商品的定价策略比商家胡乱猜的方式要复杂深刻的多。
通过学习算法，人工智能得意不断地对市场动态和竞争环境进行评估。所以说，有了人工智能之后，定价的问题也就迎刃而解。
2.库存规划
跨渠道库存规划是电商需要解决的核心问题之。缺货对电商来说简直就是噩梦——通常补货要花上几天，这会严重影响电商的收入。然而，库存过量不仅增加了电商的运营风险，还对运营资本提出了更高的要求。
想要在个瞬息万变的市场里进行库存规划绝非易事，因为市场上的供给与需求也在不断变化。在这样的市场中，传统商业信息软件那种依据过去数据来规划未来库存的方法已然不奏效了。为了追求较高的运营效率，零售商必须在准确预测需求的同时进行对未来进行实时分析。
人工智能和学习算法可实现订单周期预测。他们能够分辨出影响订单周期的关键因素，并量化这些因素对周期和库存需求的具体影响。学习系统的美妙之处就在于，随着时间的推移，他们会变得越来越智能，并较终让商家准确预测其库存需求。