電子商務和零售業人工智能面臨的 5 大挑戰

人工智能有望通過幫助個性化客戶旅程、創造沉浸式體驗以及簡化庫存管理等核心功能來改變零售和電子商務。

然而，有效實施人工智能對於品牌來說並非沒有挑戰。 以下是一些主要障礙：

1. 數據錯誤或不足
2. 安全風險和道德問題
3. 缺乏客戶信任
4. 與現有系統集成
5. 缺乏人工智能技能

讓我們來看看這些挑戰以及零售商克服這些挑戰的方法。

不太聰明：糟糕的數據阻礙了人工智能

人工智能依賴於高質量且可訪問的數據。 良好的數據可確保人工智能在零售系統（從客戶分析、倉庫服務、履行和交付）中的有效性——它是精確洞察和預測的基石。

零售業的一個頂級人工智能用例正在塑造個性化的全渠道客戶旅程。 通過分析不同渠道（線上和線下）的客戶行為和偏好，人工智能可以為每個客戶提供無縫、量身定制的體驗。

人工智能也是競爭對手研究的有力工具。 使用人工智能分析競爭對手的定價策略、產品供應和營銷策略，可以更全面地了解市場，並確定差異化和優勢領域。

然而，這些人工智能係統的有效性本質上與它們所提供的數據的質量和可用性有關。 如果數據質量差、不准確或稀疏，人工智能的見解就會有缺陷或不完整。

在線巨頭亞馬遜成功利用高質量數據的力量來驅動其推薦引擎，提供個性化的產品建議，以提高客戶滿意度並增加銷量。

為了為人工智能應用程序維護一致的可靠數據流，企業應該投資強大的數據基礎設施，優先實施嚴格的數據治理政策，並部署數據清理工具。

這些步驟有助於確保收集的數據不僅是高質量的，而且可以隨時用於人工智能驅動的流程。

安全風險和道德考慮

實施人工智能會帶來各種安全問題和道德考慮。 以下是最常見的風險：

1. 合規風險：不符合數據隱私法規可能會導致法律處罰並損害公司聲譽。
2. 數據洩露風險：敏感客戶信息有可能洩露，這可能會導致財務損失並嚴重損害客戶信任。
3. 有偏見的決策：如果人工智能接受有偏見的數據訓練，它可能會延續歧視，從而導致不公平的結果和潛在的法律問題。
4. 缺乏透明度：不透明的人工智能係統可能會導致理解決策過程變得困難，從而削弱客戶和利益相關者的信任。
5. 道德問題：與隱私、同意和人工智能驅動的行為相關的問題可能會造成公司與其客戶或員工之間的脫節。

解決這些問題需要企業採取積極措施，每項措施都有相應的好處：

• 定期審查數據實踐和投資隱私合規軟件可以幫助企業避免法律問題並與客戶建立信任。
• 強大的數據安全措施不僅可以保護客戶，還可以保護企業免受財務和聲譽損失。
• 確保數據集的多樣性並實施偏差檢測技術可以帶來更公平的結果並改善客戶體驗。
• 深入了解人工智能如何做出決策可以提供透明度以建立信任並更容易糾正錯誤。
• 定期道德審計和建立道德準則可以使人工智能運營與公司價值觀保持一致，從而提高品牌聲譽。

克服客戶接受度和信任問題

零售商可能渴望使用人工智能，但這並不意味著每個客戶都歡迎它。 有些人持懷疑態度，這是有充分理由的（見上文）。 其他人可能不會對一直與機器人打交道的前景感到興奮。

Stitch Fix 是一項在線個人造型服務，提供瞭如何正確使用人工智能並贏得客戶信任的示例。 該公司公開交流如何使用人工智能和客戶數據來推動個性化服務。

Stitch Fix 還擅長在使用數據推薦產品和保護客戶信息之間找到微妙的界限，從而進一步增強信任。

為了培養客戶的信任和接受度，企業應考慮以下步驟：

• 通過告知客戶人工智能應用程序如何運作以及如何使用其數據，提高人工智能運營的透明度。
• 通過實施安全的數據存儲系統和強大的數據加密來確保客戶數據的隱私，
• 構建可靠的人工智能係統和解決方案； 定期的系統測試和更新可以確保人工智能應用程序一致、準確地運行。
• 定期向客戶通報人工智能的進步及其優勢。
• 尋求客戶對人工智能係統的反饋，並根據他們的反饋進行必要的調整。

讓人工智能與現有系統和流程協同工作

將人工智能係統與現有基礎設施集成可能非常複雜且具有挑戰性。 亞馬遜成功地將人工智能集成到其倉庫運營中，可以作為一個全面的案例研究。

亞馬遜龐大的倉庫運營需要高水平的效率和準確性。 這家零售巨頭使用人工智能驅動的機器人來分類和處理包裹，而人工智能算法則預測庫存需求，從而優化其庫存管理系統。 人工智能還為 Amazon Go 商店提供支持，計算機視覺和深度學習技術可以跟踪顧客從貨架上挑選的商品以及他們購買的商品。

亞馬遜面臨的主要挑戰之一是需要對員工進行廣泛的培訓，以便與人工智能驅動的機器人和系統進行交互。 該公司還需要更新安全協議，以防止涉及人類和機器人的事故。 亞馬遜通過培訓以及在機器人中加入避障系統等安全功能來解決這些問題。

人工智能集成後，亞馬遜的倉庫運營效率得到了提高，從而節省了成本，並由於交貨時間縮短而提高了客戶滿意度。

縮小人工智能人才差距

對人工智能技能的飆升需求超過了供應，造成了該行業的人才缺口。 然而，企業可以通過一些方法來解決這個問題。

• 提高技能。 當配備人工智能技能時，已經熟悉公司運營和文化的現有團隊成員可以證明是無價的。
• 與學術機構合作可以產生新的人工智能人才湧入。 通過贊助實驗室、提供實習機會或設立獎學金，企業可以吸引人工智能和數據科學項目的有前途的畢業生。
• 培養包容、靈活和創新的工作文化是吸引和留住人工智能專業人士的關鍵。
• 擁抱遠程工作還可以顯著擴大人才庫，使企業能夠利用全球人工智能專業知識，促進多樣性和創新。

人工智能和零售業的未來

儘管在電子商務和零售行業實施人工智能面臨挑戰，但回報是可觀的。

成功應對這些挑戰的企業正在尋求前所未有的效率； 他們還能夠為客戶提供高度個性化的體驗。 持續探索和採用人工智能將是在這個快速發展的領域保持競爭優勢的關鍵。