1. 人工智能和機器學(xué)習(xí)使品牌、零售商和制造商能夠更精確地定義客戶角色、他們的購買偏好和旅程。如今，領(lǐng)先的全渠道零售商正成功地利用人工智能和機器學(xué)習(xí)，將客戶體驗個性化到角色級別。他們結(jié)合了品牌、活動和產(chǎn)品偏好、位置數(shù)據(jù)、內(nèi)容瀏覽、交易歷史，最重要的是，渠道和溝通偏好，為每個關(guān)鍵客戶群體創(chuàng)建精確的角色。

      2. 現(xiàn)在，通過人工智能和機器學(xué)習(xí)、考慮品牌和渠道偏好、以前的購買歷史和價格敏感性，可以通過角色來實現(xiàn)價格優(yōu)化。品牌、零售商和制造商表示，基于人工智能和機器學(xué)習(xí)算法的快速發(fā)展，基于云計算的價格優(yōu)化和管理應(yīng)用程序比以往任何時候都更容易使用，功能也更強大。更容易使用、功能更強大的應(yīng)用程序，以及更好地管理和優(yōu)化全渠道定價的需求，正在推動這一領(lǐng)域的快速創(chuàng)新。

       3. 利用從人工智能和機器學(xué)習(xí)中獲得的見解，全渠道的領(lǐng)導(dǎo)者正在重新設(shè)計IT基礎(chǔ)設(shè)施和集成，以便能夠擴展客戶體驗。全渠道的成功需要IT基礎(chǔ)設(shè)施，該基礎(chǔ)設(shè)施能夠快速伸縮，以響應(yīng)客戶偏好的變化，同時提供可擴展的規(guī)模。品牌、零售商或制造商供應(yīng)鏈的每個領(lǐng)域，從供應(yīng)商的入職、質(zhì)量管理和戰(zhàn)略采購，到貨場管理、碼頭調(diào)度、制造和實現(xiàn)，都需要圍繞客戶進行協(xié)調(diào)。其中領(lǐng)先的C3解決方案提供了基于web的庭院管理系統(tǒng)(YMS)和碼頭調(diào)度系統(tǒng)，可以通過api集成ERP、供應(yīng)鏈管理(SCM)、倉庫管理系統(tǒng)(WMS)和許多其他系統(tǒng)。

       4. 全渠道的領(lǐng)導(dǎo)者正依靠人工智能和機器學(xué)習(xí)來數(shù)字化他們的供應(yīng)鏈，實現(xiàn)準(zhǔn)時的績效，推動更快的收入增長。要使任何全渠道戰(zhàn)略取得成功，供應(yīng)鏈需要設(shè)計成在市場投放時間和客戶投放時間方面都有出色表現(xiàn)才可以。54%采用全渠道策略的零售商表示，他們的供應(yīng)鏈數(shù)字化的主要目標(biāo)是提供更好的客戶體驗。45%的人表示，通過增加人工智能和機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的智能，他們的主要目標(biāo)是將供應(yīng)鏈數(shù)字化。

        5. 人工智能和機器學(xué)習(xí)算法使根據(jù)角色創(chuàng)建傾向性模型成為可能，它們在預(yù)測哪些客戶將對捆綁銷售或定價提議采取行動方面具有不可估量的價值。根據(jù)定義，傾向模型依賴于包括機器學(xué)習(xí)在內(nèi)的預(yù)測分析，來預(yù)測特定客戶對捆綁銷售或定價提議、電子郵件活動或?qū)е沦徺I、向上銷售或交叉銷售的其他行動號召采取行動的可能性。傾向性模型已經(jīng)被證明在增加客戶保留率和減少流失率方面非常有效。如今，在全渠道領(lǐng)域出類拔萃的每一家企業(yè)，都依賴傾向模型來更好地預(yù)測客戶的偏好和過去的行為將如何導(dǎo)致未來的購買。

      6. 將基于機器學(xué)習(xí)的模式匹配與基于產(chǎn)品的推薦引擎結(jié)合起來，正在開發(fā)基于移動的應(yīng)用程序，購物者可以在這些應(yīng)用程序中試穿自己感興趣的服裝。機器學(xué)習(xí)擅長模式識別，而人工智能非常適合創(chuàng)建推薦引擎，這些引擎共同催生了新一代的購物應(yīng)用程序，消費者幾乎可以試穿任何一件衣服。這款應(yīng)用可以了解購物者最喜歡什么，還可以實時評估圖像質(zhì)量，然后推薦在網(wǎng)上或商店購買。

       7. 56%的品牌和零售商表示，人工智能和機器學(xué)習(xí)強化的訂單跟蹤和可追溯性對于提供優(yōu)秀的客戶體驗至關(guān)重要。如今，通過使用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過對每個渠道的訂單跟蹤，結(jié)合對分配和缺貨情況的預(yù)測，正在降低運營風(fēng)險。人工智能驅(qū)動的跟蹤和跟蹤在發(fā)現(xiàn)流程效率低下的地方是非常寶貴的，這種效率低下會降低面向市場和面向客戶的時間。

        8. Gartner預(yù)測，到2025年，將人工智能嵌入客戶參與中心(customer engagement center)平臺的客戶服務(wù)機構(gòu)的運營效率將提高25%，這將徹底改變客戶服務(wù)的流程。由于缺乏實時的上下文數(shù)據(jù)和洞察力，客戶服務(wù)常常是全渠道策略失敗的地方。在客戶服務(wù)中有大量的用例，人工智能和機器學(xué)習(xí)可以提高整體的全通道性能。亞馬遜已經(jīng)率先使用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)來決定一個給定的客戶角色何時需要與一個實時代理進行對話。還可以創(chuàng)建類似的策略來改進智能代理、虛擬個人助理、聊天機器人和自然語言(NLP)性能。還有機會改進知識管理、內(nèi)容發(fā)現(xiàn)以及改進現(xiàn)場服務(wù)路由和支持。

       9. 人工智能和機器學(xué)習(xí)能夠通過跟蹤購買決策并了解為什么特定角色購買而其他人不購買，從而提高營銷和銷售效率。市場營銷已經(jīng)是分析驅(qū)動的，隨著人工智能和機器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，市場將首次能夠區(qū)分出它們的全渠道戰(zhàn)略成功或失敗的原因和地點。通過使用機器學(xué)習(xí)來確定進一步的客戶和潛在客戶列表，并使用web上的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括機器學(xué)習(xí)在內(nèi)的預(yù)測模型可以更好地預(yù)測理想的客戶概況。每個全渠道銷售主管的預(yù)測得分都能更好地預(yù)測潛在的新銷售，幫助銷售優(yōu)先考慮時間、銷售努力和銷售策略。

      10. 由人工智能和機器學(xué)習(xí)支持的預(yù)測內(nèi)容分析通過預(yù)測哪些內(nèi)容將引導(dǎo)客戶購買，正在提高銷售接近率。通過使用機器學(xué)習(xí)以人物角色的方式分析以前的潛在客戶和購買者行為，可以洞察哪些內(nèi)容需要個性化，以及什么時候需要進行銷售。預(yù)測內(nèi)容分析在B2B銷售場景中被證明是非常有效的，并且正在向消費類產(chǎn)品擴展。

人工智能顛覆多個行業(yè)

       新行業(yè)的誕生必將涌出多個新崗位，人工智能程序員、大數(shù)據(jù)分析師、電競等多個新崗位逐漸趨于成熟。清華大學(xué)中國科技政策研究中心發(fā)布的《2018中國人工智能發(fā)展報告》顯示，截至2018年6月，中國人工智能企業(yè)數(shù)量已達1011家。數(shù)據(jù)預(yù)測，到2020年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1500億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元。

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