Salesforce 的简化管间内了解许多细节：“今天，我们必须管 理还使该公司能 理更少的电子邮件、更少的纸质文档，并且审批速度比以前更快，因为流程更加简化，交付时间也缩短了”。为什么人工智能最适合零售业 为什么人工智能最适合零售业 在零售行业，人工智能没有界限。这就是为什么它可能是适合您业务的解决方案。
能改善客户在线和店内体
Salesforce 意大利 18/01/2018 6 分钟阅读 分享 whatsapp 号码数据 文章 今天，每个人都在谈论人工智能。这些可能性令人兴奋且看似无限，但许多品牌都在努力将这些“无限的可能性”转化为具体的、可操作的活动。以下是当今品牌可以利用人工智验的三种方式。个性化产品推荐任何拥有亚马逊账户的人都熟悉客户推荐的概念。该人工智能应用程序允许零售商根据客户之前的购买记录、浏览历史记录和流行趋势向客户推荐产品。
站到电子邮件活动的所有数字渠
越来越多的品牌正在利用人工智能的力量在从网道中实施此功能。第一批结果已经出来。据估计，亚马逊 35% 的销售额是由产品推荐功能产生的。以下是人工智能生成产品推荐的一些可能用途： 购物车放弃。珠宝零售商 Blue Nile 使用一种很好的方法来与持怀疑态度的客户重新建立联系。
醒客户他们留在购物车中的
购物车放弃“三明治”电子邮件会提原始产品，并推荐一些类似的产品。第二次销售。零售品牌可以利用结账流程作为向客户推荐互补产品的机会。例如，时装零售商可以建议购买鞋子的顾客添加皮革护理剂或一双袜子来完成订单。 “为您推荐”的产品。许多品牌（例如 Etsy）会在客户帐户页面上显示个性化推荐或通过电子邮件发送。
的推荐需要随着时间的推移
虽然准确积累数据，但这对于任何保留营销策略 让你的品牌更具现代感和相关性 都是至关重要的，因为它可以鼓励和奖励客户忠诚度。类似产品。建议类似产品可以帮助客户更轻松地比较功能和价格。在销售点使用数据驱动的体验许多零售品牌开始将在线策略（例如个性化推荐）应用于实体店。例如，如果客户在线查看特定产品，然后走进商店，品牌可以为他们提供该产品或类似产品的优惠。
统来收集数字流量提供的同
品牌可以使用店内监控系类有价值的数据。这些 最新评论 系统可以确定顾客在商店中所走的物理路径：他们在哪里花费最多时间，他们跳过哪些区域，甚至他们对产品和展示的反应如何。品牌可以使用这些数据来创建无缝、数据驱动、以客户为中心的店内体验，就像数字体验一样。最具代表性的例子当然是 Amazon Go 商店概念，它利用机器学习创造自动化零售体验，并引起了不小的轰动。