人工智慧如何改變電商行業？定價庫存迎來變革

OFweek機器人網訊 人工智慧和深度學習的發展改變了我們的生活。儘管我們沒有意識到，但實際上他們早已融入我們的生活之中：人工智慧優化谷歌的搜索結果、使特斯拉的自動駕駛汽車成為可能、讓蘋果的語音助手更為流暢，並在亞馬遜推薦「猜你喜歡」。

人工智慧在零售和電子商務領域的影響也在不斷擴大。儘管亞馬遜、沃爾瑪和eBay等電子商務巨頭使用這些技術有一段時間了，但現在電子商務創業公司也可以享受科技發展的紅利。演算法和人工智慧在提振銷量的同時，還能優化電子商務運營的方方面面，包括協助商品定價、制定採購計劃等。

以下是這一技術的最關鍵的三個應用。

1.定價

如今在線零售行業日新月異，向電子商務創業公司提出了新的挑戰。市場上的競爭越來越激烈，激烈到一些商品價格會跟隨市場動態，隨時波動的地步。因此，即使對一個只有幾百個庫存量單位（SKUs,StockKeepingUnits）的在線商家而言，長時間持續性的價格調整也絕非易事。

對亞馬遜上的賣家而言，有策略的定價尤為關鍵。亞馬遜的BuyBox機制讓賣家們爭先恐後：誰能在BuyBox上獲得更高的排名，誰就有更多的銷量。亞馬遜使用了一套複雜的演算法來綜合評估一件商品的產品評分、用戶評價、快遞服務、性價比和服務質量，並根據這些指標最終決定產品的排名。基於這些原因，亞馬遜上商品的定價策略比商家胡亂猜的方式要複雜深刻的多。

通過學習演算法，人工智慧得意不斷地對市場動態和競爭環境進行評估。所以說，有了人工智慧之後，定價的問題也就迎刃而解。

2.庫存規劃

跨渠道庫存規劃是電商需要解決的核心問題之一。缺貨對電商來說簡直就是噩夢——通常補貨要花上幾天，這會嚴重影響電商的收入。然而，庫存過量不僅增加了電商的運營風險，還對運營資本提出了更高的要求。

想要在一個瞬息萬變的市場里進行庫存規劃絕非易事，因為市場上的供給與需求也在不斷變化。在這樣的市場中，傳統商業信息軟體那種依據過去數據來規劃未來庫存的方法已然不奏效了。為了追求最高的運營效率，零售商必須在準確預測需求的同時進行對未來進行實時分析。

人工智慧和學習演算法可實現訂單周期預測。他們能夠分辨出影響訂單周期的關鍵因素，並量化這些因素對周期和庫存需求的具體影響。學習系統的美妙之處就在於，隨著時間的推移，他們會變得越來越智能，並最終讓商家準確預測其庫存需求。

3.貨架管理

零售行業經營的另一個關鍵因素是貨架管理——哪些產品繼續銷售，哪要些產品要進貨，哪些產品要下架。與庫存規劃一樣，貨架規劃也需要進行大量預測。商家需要監控市場趨勢和需求變化，以了解產品的競爭力。

雖然預測可以基於分析過去的產品和類別的表現，但想要預測結果更準確則需要藉助複雜的演算法模型。它能夠評估產品之間的關係、各種事件的利好，以及競爭和定價的影響。

像亞馬遜和沃爾瑪這樣的巨頭會經常監控他們的貨架狀況，並有一個專門負責這項任務的數據科學家團隊。得益於演算法和人工智慧的發展，電子商務創業企業現在也可以享受這些科技發展帶來的益處。

總結

在線商務的美妙之處在於它是完全數字化的。所有來自運營、市場和競爭的數據都可以進行整合、分析。藉助人工智慧技術，電商們不僅可以回顧過去，還能夠預測未來。

電商企業將會變得更智能，其運營效率也將達到極致。物流曾經是零售業的核心競爭力；如今演算法能夠不斷消化數據、預測市場走向，並對市場變化做出實時調整。人工智慧讓這一切變成可能。

作者介紹：VictorRosenman，Feedvisor的創始人兼首席執行官，Feedvisor是一家幫助在線零售商做出實時商業決策的公司。