人工智能优化移动商务的十大可行方法

在人工智能方面，谷歌可能是最活跃的科技巨头之一。在他们最新的I / O中，他们可能演示了如何确定图灵测试。对于那些错过它的人，这是一个偷看的机会：

如果人工智能中的这种颠覆性和无意义的发展不是为了增强移动体验，那么我不知道这是什么。随着消费者生活方式的改变以及对移动设备的偏好不断提高，几乎所有Web应用程序都遵循移动优先方法。消费者行为已经发展到一定程度，与电视或台式机相比，移动电话花费了更多时间。

移动商务的持续增长在很大程度上取决于最新技术和智能手机公司之间的激烈竞争。这降低了智能手机的成本，并使地球上超过20亿的智能手机用户可以使用它。

随着全球开发人员对人工智能的深入了解，网络上已经有大量有效的AI解决方案可用。我们的目标是揭示今年商人可以使用人工智能优化Mcommerce体验的十大可行方法，以及一些无需花费大量开发时间即可用于实施这些技术的相关解决方案。

Gartner的2017年魔力象限报告显示，提供个性化的电子商务体验有可能将销售额提升至少15%。借助Mcommerce，人们可以很容易地预计到，由于消费者对移动设备的偏爱，这一百分比会上升。

借助人工智能，商户可以利用机器学习算法来有效处理大数据并执行计算，以推断出任何人都无法执行的用户偏好。

产品销售和交叉销售一直是最有效和传统的方式之一，可以在购买者购买商品之前或之后吸引他们。自学AI解决方案可以通过自动分析客户的行为，喜好和足迹来提供更多相关产品建议，从而增强此过程。

两种服务都是基于API的解决方案，因此可以将它们与任何现成的产品或商户使用的自定义电子商务管理工具挂钩。

这两种解决方案都通过视觉解释，基于Web的学习，类似的客户选择以及客户的购买偏好来分析商店库存，以提供个性化解决方案。不仅如此，这些解决方案还分析了买家的意图并提供了号召性用语，以减少商店的遗弃。

推式通知在买方旅程中的各个环节之间起着重要的作用。AI引擎可以识别客户偏好，并使用推送通知通过个性化警报来锁定潜在客户，从而重新吸引潜在客户和现有客户。

我们建议使用OctaneAI开箱即用的方法。在网站上进行用户跟踪后，相关通知会通过Facebook发送给客户。Octane AI可以自动跟踪：用户人口统计，行为，客户查询，跟进通知，以提供引人入胜的个人客户体验。

另一个很酷的选择是Vizury –它专门提供了一个智能界面，用于根据不同的条件（例如价格警报，退车警报，新用户，失效用户等）设置自动和个性化的推送通知。

在虚拟助手方面，全世界都在仰望Google Assistant和Siri，这是正确的，因为它们与用户进行了流利且注重结果的交互已经走了多远。由于他们的易用性，此类助手可以在提高电子商务商店的转化率方面产生奇迹。

想象一下在浏览器或移动应用程序上通过手机打开网上商店，然后简单地要求助手为您下订单。