IBM首任首席營銷官:人工智能會從哪4點幫助零售商改變消費者體驗?
【編者按】繼上期《淺談 人工智能 未來在 零售 業的應用》一文之后,線性資本又翻譯了一篇關于人工智能在零售領域的應用。本文是對IBM首席營銷官Michelle peluso的采訪,watson是IBM打造的基于假設認知,自然語言處理, 大數據 分析,機器學習等為一體的人工智能系統。 peluso在文中認為, watson可以在選擇禮物,選擇商品,管理庫存,洞察消費者四個方面改變顧客的消費體驗。 原文作者是Kimberly A.Whitler , 譯者Melody。
本文轉載自線性資本 , 億歐編輯整理,供行業內人士參考。
從市場營銷到醫療服務,人工智能在改變一切。這個假日季只是未來的開端——商人們將如何充分利用人工智能來理解、連接消費者并為他們創造更好的消費體驗。為了更好的理解人工智能對零售商們的影響,我采訪了
IBM首任首席營銷官,Michelle Peluso
。Peluso在零售領域有很強的背景,曾任Gilt(美國閃購網站)的首席執行官和花旗集團的全球顧客和互聯網首席營銷官。Peluso在下文談了自己的看法:
Watson
(IBM與人工智能公司Watson合作的孵化器)的人工智能是如何改變零售商為顧客提供消費體驗的方式的。
Whitler(作者):假日消費季馬上就要到來了,哪些改變對市場影響最大?
Peluso :這段時期對于各個地方的首席執行官和首席營銷官們來說都是令人興奮的一季。你從六月份開始籌備假期季(美國12月有比較多假期),所以各項準備工作,展銷,工作約定,關系拓展都已經準備了一段時間了。看著計劃逐漸進入高潮并開花結果是一件有意思的事。在過去的幾年中,我們都感受到了零售業大幅向線上轉移的趨勢,這意味著首席營銷官們得到了更多的數據,可以用來理解他們的業務并且強化消費者體驗。但是,今年,我認為最讓營銷者們興奮的是他們可以利用人工智能來改進消費體驗。人工智能讓營銷者們不僅可以利用已有的數據,還可以有史以來第一次利用暗數據(Dark Data)。
Whitler(作者):營銷者們是如何利用人工智能來強化消費者體驗的呢?有例子嗎?
Peluso:讓我給你舉四個不同的例子吧。
1.人工智能幫助選擇禮物 :這個工具是1800-flowers.com(花店)這類的零售商們用來幫助顧客選擇對的禮物的。例如,1800-flowers.com創建了一個“Gifts When You Need”(你需要的禮物)的選項,這是一個新的人工智能前臺,它可以像你的“私人助手”一樣在你們互動的過程中,了解你的喜好。通過一系列的問題,它可以變的更聰明并且推測出最適合某個人的禮物。比如,一個顧客可能打“我正在為我媽媽挑選禮物“,然后GWYN就會解讀這個問題,并接著提出幾個有質量的問題來確定場合,感情和收禮者,這樣它就可以向每一位顧客推薦合適的,滿足個性化需要的禮物。重要的是,這與聯合或者平均貝葉斯算法不同,Watson(人工智能)可以在與人互動的過程中通過自然語言理解,推理,和學習,然后再把這些深刻的見解應用到禮物推薦中去。它不僅會從互動中獲取數據,還會結合很多其他的資料,比如消費者的消費趨勢和習慣。
2.人工智能幫助選擇商品 :The North Face,一個集服裝、鞋、器具一體的戶外用品零售商,發布了由IBM的Watson中心支持的線上互動消費體驗產品。與“北臉”用科技改變消費體驗的品牌目標一致,顧客現在可以在線上與一個由Fluid XPS支持的、有直覺感的對話機器順暢地聊天,然后得到符合他們需要的戶外裝備建議。利用Watson的自然語言處理能力,XPS根據顧客對一些列問題的回答,發現并精簡應該選擇的商品。例如,在顧客輸入了想要的沖鋒衣或戶外運動的細節之后,XPS會問一些有關于地點、溫度、性別等因素的問題,之后就可以向顧客推薦符合具體用途和氣候的商品了。
3.人工智能幫助管理庫存 :對于零售商而言,管理庫存是個關鍵的挑戰。理想情況是,你有正好的庫存數量來滿足顧客的需要。如果你的商品缺貨,你就冒著讓你的顧客失望并去其他家購買的風險。如果你的庫存太多,你就浪費了你本來可以用到其他地方的錢。所以人工智能如何戰勝“商品缺貨”呢?Watson與零售商一起監測天氣、購買率和顧客行為來更好地管理和監測供應鏈,這樣就可以確保合適的庫存水平和避免脫銷。我們用的工具是“IBM Commerce Insights”(IBM商業洞察力)和“Watson Order Optimizer”(沃特森訂單優化器)。
4.人工智能幫助洞察消費者 :人工智能正在改變營銷者獲取深度消費者信息的方式,這樣營銷者就可以為消費者提供更多與之關聯的內容。通過了解像社交檔案,活動,天氣和行為之類的信息,人工智能能夠幫助營銷者們在更細微的層面了解消費者需求。消費者需求是動態的——非靜態的——這就需要一個有洞察力的機器考慮這些動態因素并把它們納入營銷計劃中。人工智能經歷了從理解、推理、學習、到提出見解的過程,而且人工智能還可以在學習過程中涵蓋更多的信息,所以營銷策略也就更加個體化。比如,Watson的人工智能就有一個語氣分析器。這個系統可以明白自然語言(通過增強智能Augmented Intelligence)并且可以一直學習。你可以利用這個系統推理并且調整你提供的產品。想一下癌癥病人吧,通過語氣分析器(Tone Analyzer),Watson的人工智能可以更好的評估病人對不同治療方案的反應,并為病人定制合適的方案,讓病人更好的服從醫囑。這個方向的潛力是無可限量的。