25、人工智能驱动的推荐对电商零售客户体验的影响

人工智能驱动的推荐对电商零售客户体验的影响

1. 人工智能在零售行业的崛起

零售行业正站在一个新时代的边缘，人工智能的应用日益广泛。未来几年，零售商在人工智能方面的支出预计将快速增长，到2022年，人工智能的年度支出估计将达到73亿美元。虽然大部分零售商关注人工智能带来的时间节省和运营效率等竞争优势，但IBM指出，人工智能在零售领域的最大影响在于改善客户体验。尽管在该行业总支出中，用于改善客户体验的人工智能投入仅占26%，但它却是推动人工智能在零售中应用的最重要因素。

零售商可以利用人工智能技术收集和分析消费者数据，开展个性化营销活动。例如，通过分析客户位置，零售商能在客户接近特定店铺时告知其特别优惠，还能帮助减少订单发货时间，像亚马逊的“预测性发货”和“预期发货”功能就是很好的例子。此外，零售商还能从客户的过往购买记录、人口统计数据等多方面数据中受益，通过人工智能软件分析这些数据，预测特定客户可能感兴趣的商品和服务，创建消费者画像以改进产品供应。

人工智能还能让零售商从过去的互动中学习，做出明智的决策。比如，AI聊天机器人可以提醒客服代表客户的过往问题，通过自然语言技术了解客户过往互动并告知即将到来的活动，让客户无需等待。如今，零售商越来越多地使用情感分析来改善客户服务体验，一些初创公司甚至在开发具有逼真面部表情的机器人。福布斯2019年的一项研究证实，使用人工智能提升客户体验的公司增加了收入，IBM的研究也显示，采用人工智能改善客户体验的公司收入增长了25%。

2. 研究目标

本研究旨在识别电商零售行业中影响客户体验的关键因素，考察推荐代理质量和客户便利性等变量对客户体验的重要性，开发并验证一个全面的框架，并根据研究结果为从业者提供