Klevu使用人工智能幫助電商商店銷售更多

我們生活在一個歡迎甚至期待品牌在網上購物時推薦我們可能喜歡的其他產品的時代。隨著人工智能的發展，個性化推薦有可能以超音速的速度發展，因為人工智能係統會使用大量關於你的習慣的數據來了解你的偏好。

我們采訪了Klevu的北美業務發展經理Miles Tinsley (LinkedIn)來更好地理解Klevu是如何工作的。

Klevu是一個人工智能驅動的電子商務搜索解決方案，旨在通過提高準確性和商品銷售能力，為中型和企業級在線零售商帶來更多收入。

Klevu如何使用人工智能(即機器學習、自然語言生成、自然語言處理、深度學習等)?

自然語言處理(NLP)是Klevu的核心組件之一，它幫助我們從搜索查詢中提取更多的含義和上下文，並將其他技術無法匹配的術語與結果匹配起來。您可以在下麵的Zimmermann商店(一個Klevu客戶端)上看到NLP如何支持搜索的示例。如您所見，產品名稱不包含“鞋”一詞，但係統能夠理解哪些產品是鞋。

Klevu還利用機器學習，根據用戶與產品的互動方式來推廣產品，根據產品的受歡迎程度和有效性提供更實時的推廣。Klevu使用的關鍵交互是完成購買、添加到購物車和單擊。這些行為讓我們了解了受歡迎程度。這讓我們能夠了解短期和長期受歡迎程度，並允許我們在提升特定類別或物品的基礎上添加一層排名。

你認為目前人工智能的局限性是什麼?

這裏我將具體介紹網絡零售，重點介紹三點:

首先，就零售業優化的可能性而言，人工智能是非常深刻和廣泛的。很明顯，在線零售商希望為購物者帶來自然的購物體驗，但人工智能工具(例如聊天機器人)目前缺乏一個非常重要的部分，即與目錄和查詢的連接。

其次，在我個人看來，產品化是一個局限。在零售業的人工智能領域有一些很棒的研發層麵的創新，但缺乏適當的產品化。

第三，在理解非結構化數據(例如搜索查詢、目錄描述或產品評論)並從這些數據中提取相關性時，有很多工作要做。

你認為未來人工智能在營銷和銷售方麵的潛力是什麼?

人工智能的未來是麵向大規模個性化的。每個購物者都有幾個接觸點，從Facebook到電子郵件。在沒有適當的背景和個性化的情況下，針對多個接觸點的通用營銷或銷售技術不會存在太久。

從軟件即服務的角度來看，幫助決策者找到他們想要的東西的技術有著巨大的發展空間。技術本身隻是拚圖的一部分，堅實的產品化將是人工智能主導的營銷和銷售長期可持續發展的關鍵。從電子商務平台獲取新信息和利用信息，也將為人工智能在營銷和銷售方麵帶來巨大機遇。

Klevu與競爭對手或傳統解決方案的區別是什麼?

一般來說，這是我們已經提到的兩件事:NLP和自我學習能力。我們對NLP的使用尤其允許我們更深入地將產品與查詢進行匹配，這幫助我們贏得了大量的rfp和分割測試。

其他區分我們的關鍵方麵包括:

• 搜索銷售能力(提升特定產品和類別等)
• 我們的報告儀表板
• 集成(我們與Magento 1, Magento 2和Shopify進行了即插即用集成，我們也可以相對快速和容易地與任何其他平台集成)
• 我們的支持(這是我們非常自豪的事情)

就公司規模和行業而言，你們的原型客戶是誰?

Klevu適用於各種規模的電子商務商店，但我們實現最大提升的領域往往是B2B商家和大型目錄商家，純粹是因為這是NLP方麵增加最大價值的地方。對於有很多更複雜和長尾搜索查詢的零售商，NLP方麵的事情有助於了解更多，從而提供更準確的產品/信息。

我們合作的大型目錄商店包括:

• 嬰兒彩旗
• Lecot Raadschelders
• 赫勒漢森
• 包豪斯
• 雅馬哈MusicSoft

對於營銷人員和銷售人員來說，Klevu的主要用例是什麼?

從市場營銷的角度來看，我們有非常強大的報告功能，這有助於提供更多有關推動銷售的查詢的細節，哪些地區的搜索收入最多，銷售最多的產品等等。然後，營銷人員就可以利用這些數據，相應地推廣特定的產品/類別，以實現銷售最大化。我們還提供各種其他功能，為營銷人員增加價值，例如為不同的查詢提供橫幅廣告(推廣新係列/產品等)，快速提升特定產品線的能力，以及為不同類型的內容提供服務的能力(如購買指南或博客文章)。

關於人工智能在營銷中的應用，還有什麼其他想法嗎?或者對那些剛剛開始探索人工智能可能性的營銷人員有什麼建議嗎?

人工智能可以提供更好的購物體驗，隻要應用得當。給人工智能和這類技術一些時間也是很重要的。你不能從一開始就期待奇跡。最後，與您采用的任何軟件一樣，值得從適應性、靈活性和可伸縮性方麵考察其技術架構。