智能自动化人工智能和自然语言处理可以优化未来的购物体验。

变革将至

COVID-19 大流行永远改变了零售业。消费者行为和偏好发生了翻天覆地的变化,影响深远而持久。未来三到五年将是零售业发展的关键,技术和智能自动化在这一转变中发挥着重要作用。但如何应用智能自动化 (IA) ,和人工智能, 以及自然语言处理 (NLP) 等附加功能来优化未来的购物体验呢?

如何确保及时更换跑鞋

以长期跑步训练的人士为例:专业的跑步运动员知道他们应该每跑 500 英里就应该换一次鞋,以避免受伤。但是这又有多少人能够真正做的到呢?

今天的健身应用程序可以跟踪跑者的累计跑步的距离,并提醒他们及时订购新鞋。甚至在此过程中,为他们提供与在线零售商的快速链接。这是不是很棒?

而赋能上述应用功能的基础动力,就是智能自动化,简称IA。IA 使用系统预设的规则,通过及时的数据上传和自动统计,以及零售商网站的授权,自动完成订购新跑鞋的整个过程。从而完全脱离了人工参与。

完美客服

试想一下这样的场景:当一名客人花了二十分钟的反复斟酌,终于选中了一款令他满意的健身手表。而当她终于兴致勃勃把商品加入购物车,准备购买的时候,却突然发现该商品缺货了。可想而知,这时候她得有多失望。

而跟传统零售方式有所不同的是,这家店采用了智能自动化的客服系统。人工客服在提示该商品缺货的同时,立即提供了另一款款式类似,更昂贵,但尚有库存的手表。更绝的是,卖家会立即发出一张 八五折的礼券,并且为商店没有及时补货向客人道歉。如此一来,客人只需要花跟原本预算差不多的钱,就可以买到一款更高档的健身手表。试想一下,如果你是这位客人,你会怎么做呢?你会不会屁屁颠颠、高高兴兴地去买单呢?

而对于卖家来说,通过智能自动化赋能客服系统,催成了一比原本是要流失掉的商业机会。更不用说,优质的购买体验可能带来的客人的二次购买。可想而知,这将给公司带来多大的效益!

而上述例子就是通过智能自动化达成的。

原理

那么,这么魔幻的操作,到底是如何实现的呢?

首先,聊天机器人和虚拟代理提示机器人将获取订单状态,并咨询各种 IT 系统,以确认缺货状态。随后,NLP 通过对客户消息的情绪分析,察觉到了她的不满,并自动决定将她转移给人工客服。接着,有权访问零售商财务和库存的数字专家会推荐另一款产品和 15% 的折扣。最终,卖家满足了客户,品牌忠诚度得以提升。同时,在各大测评网站上,也就减少了负面评论的数量。

这就是 IA 如何定制个性化零售体验,收割效益和品牌忠诚度。而所有这些IA的步骤都发生在幕后。客户也永远不会知道,其实一开始,他们是在和机器打交道。简单通用的问题,很容易通过计算机算法解决。而更高层次的功能——则需要人工介入——直接交给专家处理。

智能自动化是不是很神奇?

这只是开始

你以为这就完了?这仅仅是开始。客户在网站上所有的行为,都会通过IA 交互器生成数据。而当收集到足够的数据后,我们就可以做更多的客户分析和AB测试。从而优化出一套更全面的自动话回复话术。通过大数据分析,自动优化所有话术和客服流程,提高人工智能客服的引流成功率。话术和流程越优化,成单率就越高;而更多的成单,又给了人工智能更多数据分析的机会。这样的更新迭代,就可以形成一个更多数据,更多成交;更多成交,获取更多数据的良性循环。

真实受益者

Brinks Home就是这项技术的受益者。这家致力于家庭安全产品的公司使用自 1994 年以来收集的数据,通过 IA 和 人工智能技术,测试了数千种不同的话术和报价策略,不断地改进话术、渠道和交付时间等内容。通过IA和人工智能技术赋能,这家公司2021年上半年,整体收入较2020年同期增长了9.5%。

Are you ready?

IA 和相关技术能不能彻底颠覆零售业?这个问题的答案不是能或不能,而是彻底的颠覆所需要花费的时间是多久。这场比赛的赢家,将是那些为这场革命做好充分的提前准备,并有大量原始数据沉淀的公司。

山雨欲来风满楼,你,准备好了吗?

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