利用AI与个性化技术优化电子商务：从智能搜索到全渠道体验
AI 和个性化正在彻底改变电子商务搜索
传统搜索不再满足数字时代消费者的期望。但随着 AI、个性化以及基于语义和意图的搜索相结合，提供复杂的消费者体验，搜索有机会适应并重新夺回其作为令人兴奋的产品发现门户的地位。
核心要点:
- 传统的基于关键字的搜索已经过时，难以理解用户意图，导致相关度低且令人沮丧的电子商务体验。
- AI 和个性化现在能够实现更智能、具有上下文感知且以视觉为驱动的产品发现，符合人们自然的搜索方式。
- 产品发现由三种关键的消费者行为定义——浏览型、目的驱动型和产品特定探索型。先进的语义搜索、个性化、视觉分析、生成式 AI 和深度学习可以增强这三种行为。
- 这种智能、统一的方法有潜力通过为每个用户提供超相关、直观的购物体验来提高转化率和参与度。
搜索几十年来一直是我们生活中不可或缺的一部分——但它需要进行彻底改造。今天，我们已经到达了一个转折点。越来越多的用户转向 AI 工具，如 ChatGPT——每天接收超过 10 亿次查询——在几秒钟内找到他们想要的东西。现在，搜索终于开始发展，以满足消费者日益增长的需求和期望。
不断变化的消费者期望正在迫使搜索发生范式转变
AI 为与品牌互动和产品发现开辟了新方式。购物者现在期望在搜索体验中获得更复杂、更快速、更智能的功能。以下是我们走到今天这一步的历程：
人们的搜索方式与传统搜索能力存在冲突 根据 Dynamic Yield 的数据，尽管 50% 的问题超过三个字，但消费者通常使用 2-3 个字的查询来锁定他们想要的东西。历史上的关键字搜索并非设计用于处理复杂查询，因为产品信息流通常标记不佳，搜索也无法借鉴现实世界的知识。
AI 驱动的指导和建议更具个性化 传统搜索依赖于用户输入和筛选，但无法利用有关消费者偏好的潜在有价值数据，导致结果泛化。为了绕过这种挫败感，约 70% 的人选择使用生成式 AI 而非传统搜索来获取指导和建议。大多数人信任这些 AI 推荐，并在没有额外研究的情况下接受它们，因为它们如此具体地满足了他们的需求。
消费者在购物时已逐渐依赖视觉信息 难以描述他们正在寻找什么的在线购物者更喜欢使用视觉信息来弥合差距。事实上，Pinterest 调查中有 85% 的受访者表示，在线搜索服装和家具时，视觉信息比文本更重要。传统的关键字搜索根本无法基于视觉分析提供结果。
AI 和个性化如何结合重新定义搜索
今天，AI 驱动的算法和个性化正在将搜索提升到新的高度。搜索不再是一刀切；它可以动态调整以适应人们寻找所需产品的各种方式。事实上，人们发现产品有三种常见方式：
为浏览驱动型消费者提供个性化导航 这些购物者有兴趣探索特定类别中的内容，而非导航到特定产品。品牌可以使用个性化来识别导航搜索查询（如“men’s shoes”），并将这些查询引导至定制的分类页面。这些页面可以使用复杂的深度学习算法进行排序和优化，根据用户的偏好为每个用户展示最相关的产品。
为目的驱动型消费者提供 AI 驱动的助手 目的驱动型消费者知道他们想要什么，并最终寻求指导。个性化和 AI 现在可以帮助零售商理解口语化、基于问题的搜索查询背后的意图。当与先进的语义搜索结合时，体验会变得更好。一个出色的实际例子是：生成式 AI 驱动的对话体验，如 Shopping Muse。这些 AI 聊天机器人使用自然语言处理和深度学习模型来回答直接问题，每次都推荐最相关的产品。根据我们的经验，零售商发现，与未参与此类工具的购物者相比，参与此类工具的购物者更有可能购买，且购物车价值更高。
为产品驱动型消费者提供先进的语义搜索和视觉分析 这些是试图直接导航到特定商品的高意图购物者。利用用户历史、偏好和上下文线索，个性化搜索可以展示他们喜欢的颜色和功能的产品。个性化自动完成还可以将购物者引导至他们通过分类和产品列表页面导航无法发现的相关产品。通过视觉分析工具，现在可以识别品牌产品目录中商品的物理属性，无需第三方目录丰富。此外，发现自己喜欢的东西的消费者可以上传照片，并立即与零售商目录中的相似产品匹配。即使目录中的某件商品缺货，视觉搜索也能返回下一个最相关的商品。
智能搜索已到来
搜索、个性化和 AI 在电子商务中各自扮演独立角色的日子即将过去，当它们以令人兴奋的新方式融合时，消费者可以期待更快、更简单、更有影响力的数字体验。除此之外，品牌可以获得一系列好处，包括：超相关的搜索结果，带来更高的参与度和平均订单价值；通过使消费者能够用几乎任何语言提交查询来实现全球搜索扩展的能力；以及将搜索体验与业务目标对齐的能力，基于利润率、退货率、库存水平等对结果进行排序。
将生成式AI集成到您的个性化工作流中的3个技巧
从我的 LinkedIn 动态来看，我开始感觉到市场对生成式 AI 的喧嚣感到有些不知所措。在与个性化团队和业务领导者交谈后，很明显，AI 在文化对话中的适应速度比在业务和个人流程中的实施速度更快。团队不仅今天就能将 AI 集成到他们的工作流中，优化结果和效率——而且应该尽快这样做。
尽管 AI 扩大了单个人在创作和分析方面的可能性，但它仍然依赖于那个人的专业知识。总之：人们需要将生成式 AI 实施到他们的工作流中，才能实现真正的收益。虽然所有这些准备工作和质量保证工作对于个性化团队来说可能感觉过于昂贵和困难，但现在做这项工作至关重要。在这里，我见过的对个性化从业者、团队和领导者的三个关键策略。
现在投资您的数据： 您的操作系统中已经有许多 AI 驱动的推荐工具，但为确保最大影响，您需要有效地收集和利用数据。AI 能力完全取决于它所暴露的数据的质量和数量。这不是一项容易的任务，但值得。整理产品信息流的时间就是现在，因为它将保证竞争优势。
探索 AI 提示训练： 营销人员可以用基于文本的 AI 工具（如 Gemini 或 ChatGPT）或基于图像的工具（如 Canva）来补充他们的工作流，为 A/B 测试创建不同的文案和视觉变体。团队在采用 AI 时面临的最常见挑战是知道如何掌握完美的提示——这可以通过适当的培训轻松解决。您为基于文本的 AI 工具提供的上下文与您使用的工具类型同样重要。继续尝试编写 AI 提示将让您更好地了解该工具需要何种类型的具体信息才能满足您的需求。
尝试不同的 AI 工具： 除了 GenAI，还有可直接插入您的个性化提供商并改善用户体验和产品推荐的先进 AI 驱动工具。例如，在一个客户寻求高度个性化数字体验的世界中，复杂的生成式 AI 驱动聊天机器人可以创建模仿店内咨询体验的对话式商务体验，使用识别并展示视觉上相似产品的机器学习功能。您还可以通过深度学习改进推荐，该学习处理跨用户的数据输入，以识别客户行为中的趋势和模式。
未来就是现在 随着 AI 继续彻底改变营销人员与消费者互动的方式，利用它尽可能多地保持效率和领先于游戏的压力越来越大。尝试现有工具需要时间和耐心，但一旦您穿透了表面文章，您将看到的好处将远远超过任何成长的烦恼，并帮助您发现更具创新性和更高水平的个性化策略。
从碎片化到连接：掌握个性化用户识别
核心要点:
- 用户识别：对于在多个渠道提供无缝且个性化的体验至关重要，构成了成功全渠道战略的基石。
- 全渠道机会：品牌应将全渠道互动视为品牌知名度和忠诚度的积极信号，利用每个接触点来加强连接并了解用户偏好。
- 用户识别的好处：实现跨渠道一致性、数据驱动的个性化、增强客户体验和高效的营销策略。
- 提升用户识别：实施全渠道事件，使用定向活动增加订阅和登录，通过自定义代码识别外部电子邮件活动中的用户。
在全渠道环境中，用户识别对个性化的重要性
在当今超连接的世界中，客户通过多个渠道与品牌互动。为了提供无缝且个性化的体验，企业必须准确且一致地在所有这些接触点上识别用户。这个过程被称为用户识别，构成了成功全渠道战略的基石。
将全渠道视为积极机会
品牌不应害怕数据碎片化和不一致的用户体验，而应将全渠道互动视为品牌知名度和忠诚度的积极信号。用户在您的品牌不同渠道上的互动越多，他们就越有连接感和投入感。每个接触点都提供了加强这种连接并了解用户偏好的机会。
为什么用户识别对个性化很重要
个性化已成为客户满意度和忠诚度的关键因素。当用户感到他们的偏好被认可并得到满足时，他们更有可能与品牌互动并进行购买。用户识别使以下方面成为可能：
- 跨渠道一致性：当用户从移动应用转移到网站或访问实体店时，他们的偏好和数据得以保留。
- 数据驱动的个性化：企业可以利用从不同互动中收集的数据来预测用户需求并及时提供推荐。
- 增强客户体验：个性化培养了一种连接感，让客户感到被重视和理解。
- 高效的营销策略：通过理解用户旅程，企业可以更有效地定位促销和内容。
如何提升用户识别？
- 实施全渠道事件：确保在注册账户、登录账户、订阅新闻通讯或在结账时识别自己等用户旅程关键点触发用户识别事件。
- 使用定向活动增加订阅和登录：使用 Dynamic Yield 共情个性化框架，根据用户在其客户旅程中的需求来个性化您的策略。
- 通过外部电子邮件活动识别用户：创建 自定义代码 活动，通过 CUID（例如哈希电子邮件、自定义 CUID）识别从外部电子邮件活动到达的用户。当用户点击 ESP 发送的电子邮件中的链接时，参数会捕获他们的 CUID，从而实现识别。
在 A/B 测试中选择合适的流量分配
核心要点:
- 选择合适的流量分配方法对于 A/B 测试的成功至关重要。
- 手动分配提供精确控制，非常适合需要统计显著性才能实施的长期测试。
- 自动分配优先考虑数据利用和转化优化，适合短期测试。
- A/B 测试应根据具体测试目标和时间线策略性地使用这两种方法。
手动流量分配与自动分配
- 手动流量分配（经典的 A/B 测试方法）：使用手动分配时，流量在变体之间平均分配，直到宣布单一获胜者。这是一种标准的 A/B/n 测试，假设一旦结果显著，测试管理员将仅将最佳变体分配给所有访问者。手动分配测试本质上是变体之间的测试，最终一个变体将以高置信度水平被宣布为获胜者。
- 自动分配（多臂老虎机）：使用自动分配，随着收集更多数据，表现最佳的变体会逐渐被提供给更大比例的访问者。随着时间的推移，系统会基于可用数据动态地将流量路由到表现最佳的变体。
如何为您的 A/B 测试选择合适的流量分配？
每种流量分配方法都针对不同的用例进行了优化。问问自己，以下哪种说法更适合当前手头的用例：
- 我正在寻找最佳变体，以便长期向所有用户展示。 在这种情况下，选择手动分配。用例示例：布局和 UX 更改。
- 我希望在测试运行的有限时间内充分利用多个变体。 在这种情况下，选择自动分配。用例示例：英雄横幅上的促销。
当需要对网站进行重大永久性更改且时间并非关键因素时，应使用手动分配以获得统计显著性结果。手动分配测试可以运行所需时间，收集数据以产生高度结论性的统计显著结果。
如果您管理的活动变体保质期较短，或它们频繁更改和更新，那么多臂老虎机是最佳选择。自动分配对现有数据的利用率高得多，在驱动流量分配决策时更具侵略性。
平衡数据与转化
最终，可用的两种流量分配方法为企业提供了灵活性，既能获得做出合理长期决策所需的智能，又能获得即时优化的能力。这不是二选一的问题，手动和动态分配都应被用于测试。
电子商务导航优化最佳实践和示例
在线购物时，品牌应致力于提供最直接的发现体验。为了补救无法完全复制实体店体验的现实，品牌必须个性化购物体验以维持用户参与度。重要的不仅是您提供什么以及如何在网站上展示产品；您如何组织网站可以决定企业的成败。下面，了解更多关于导航优化的信息，所有电子商务网站都应考虑和测试的元素，以及设计了卓越导航体验的品牌示例。
导航优化是指改进访问者和搜索引擎在给定网站内查找和访问信息的过程。这包括网站的分类法、页面结构方式以及桌面和移动设备上菜单的标签方式。
分解网站导航的各个组件和示例
- 主导航：您如何展示页头是电子商务导航战略的支柱。最常见的两种格式是水平或垂直固定的菜单，展示少数关键产品类别。它因网站而异。在一个上下文中效果良好的方式在另一个上下文中并不总是同样有效。按渠道查看设计时也是如此——移动和网页导航体验通常有所不同。
- 分类：导航结构和标签应在所有页面上清晰简洁。如果您的产品库存庞大，按类别类型整合的导航菜单栏是必不可少的。品牌通常采用两种主要方式进行子类别设计：分级菜单（仅在悬停或点击时显示子类别）和巨型菜单（在初始菜单下拉时列出所有父类别和子类别）。
- 其他元素：
- 粘性导航：这些固定菜单帮助用户导航网站页面。为了简化和促进积极的在线购物体验，导航菜单、产品筛选器和排序菜单应始终对用户可见，并在他们浏览和滚动网页时出现。
- 设计风格：菜单选项的设计也可以在导航体验中发挥重要作用。从按钮颜色、主导航菜单的外观到使用的字体和排序菜单的大小，设计决策会影响用户导航网站的难易程度。
- 菜单渲染：目前存在两种主要的菜单样式：悬停下拉和点击下拉。
- 页脚：您网站的页脚也提供了机会，可作为将用户导航到他们感兴趣的页面、鼓励电子邮件注册、通过隐私相关信息建立可信度等的媒介。除了促进产品发现体验外，构建更全面的页脚还可以对网站的 SEO 产生积极影响。
各种搜索功能类型
除了主导航菜单设计和粘性外，电子商务供应商还可以使用几种额外策略来优化网站导航。在搜索功能方面，组织有两种主要选择：分面搜索和语义搜索。
- 分面搜索：分面搜索或引导式导航，帮助用户基于尺寸、颜色、价格和品牌等筛选器分析、组织和过滤大量产品库存。
- 语义搜索：语义搜索使用地理位置、用户（和全球）搜索历史以及拼写变体来改进搜索查询。这包括在用户将项目输入搜索菜单时编程智能自动完成选项。通过在个体和受众层面理解区域和行为趋势，品牌可以优先显示用户开始输入搜索查询时出现的建议查询。
在分类页面之间导航
设计产品列表页面 (PLP) 和产品详情页面 (PDP) 的最佳实践是优化电子商务页面之间的导航。通过在页面顶部集成面包屑导航，确保用户在页面来回导航时不会失去在网站上的位置，帮助简化网站导航。
针对移动导航设计的额外技巧
您的移动网站和应用体验必须与桌面体验一样无缝至关重要。一些需要考虑简单的事情是菜单设计、菜单应该是固定的还是隐藏的、垂直的还是水平的、菜单应该在右侧还是左侧渲染等。另一个考虑是评估您的品牌是否应该使用汉堡菜单来快速展示和隐藏菜单，最大化移动网站或应用的空间。
我们客户群中品牌的真实电子商务导航实验
- 一个领先的体育和户外品牌希望个性化其电子商务导航体验，特别关注突出相关菜单项。他们使用基于偏好的定位，在对全价商品有偏好的客户的菜单中突出显示“新品”，并为注重预算的购物者突出显示“促销”菜单项。
- 一个领先的美容品牌测试是应该展示品牌名称还是产品类别，并发现新用户更喜欢使用熟悉的类别进行导航，而回访用户更喜欢通过导航到熟悉的品牌名称产品列表页面来探索网站。因此，该美容零售商根据到达网站的每种用户类型定制了导航体验。
开始测试您的网站导航成功之路
构建网站导航体验没有通用蓝图。特别是在电子商务行业，品牌面对来自不同受众、品味和偏好的用户，测试不同的导航设计元素至关重要。始终进行实验，不要对测试哪些元素有所保留。
CRO 专家的 A/B 测试指南及示例
核心要点:
- A/B 测试是一种科学方法，用于比较网页或应用的两个版本，以查看哪个在特定目标（如提高转化率或用户参与度）方面表现更好。
- 它是优化网站、移动应用、电子邮件等的强大工具，可以帮助解决 UX 问题、提高性能和提升参与度。
- 要运行 A/B 测试，您首先需要定义想要解决的问题或用户行为。然后，创建原始元素的变体并将网站流量分配给它们。最后，收集和分析数据以查看哪个变体表现最佳。
- 常见的 A/B 测试包括测试不同的导航菜单、优化着陆页和试验促销消息。
A/B 测试是将网页或应用的两个版本相互比较，以确定哪个在特定目标方面表现更好的方法。它是提高转化率、增加收入、扩大订阅用户群以及改善客户获取和潜在客户开发结果的完美方法。
什么是 A/B 测试？
在经典的 A/B 测试程序中，我们决定要测试什么以及我们的目标是什么。然后，我们创建原始网页元素的一个或多个变体。接下来，我们将网站流量随机分配给两个变体，最后，我们收集有关网页表现的数据。一段时间后，我们查看数据，选择表现最佳的变体，并取消表现不佳的变体。
一些 A/B 测试示例:
- 测试网站导航菜单的不同排序顺序
- 测试和优化着陆页
- 测试促销消息，如新闻通讯订阅弹出窗口和横幅
A/B 测试的诞生：构建假设
A/B 测试始于识别您希望解决的问题或您想鼓励或影响的用户行为。一旦确定，营销人员通常会得出结论——一个有根据的猜测，将验证或使实验结果无效。
示例假设：在产品详情页面 (PDP) 上添加社会认同徽章，将告知访客产品的受欢迎程度，并将加入购物车事件提高 10%。
A/B 测试的经典方法
在简单的 A/B 测试中，流量在内容的两个变体之间分配。一个被视为对照组，包含原始内容和设计。另一个作为对照变体的新版本。变体可能在许多方面不同。例如，我们可以测试具有不同标题文本、行动召唤按钮、新布局或设计等的变体。
何时使用拆分 URL 测试
拆分 URL 测试有时被称为“多页面”或“多 URL”测试，是与标准 A/B 测试类似的方法，允许您基于每个变体的独立 URL 进行实验。当您已有两个现有页面并想测试哪个表现更好时，运行拆分 URL 测试。
A/B 测试不仅限于两个变体
如果您想测试不止两个变体，您可以运行 A/B/n 测试。A/B/n 测试允许您衡量三个或更多变体的表现，而不是仅测试一个变体与对照页面。高流量网站可以使用这种测试方法来评估更广泛更改集的表现，并通过更快的结果最大化测试时间。
什么是多变量测试？
多变量测试有时被称为“多变量”测试，允许您测试单个页面上多个部分的更改。由于多变量测试会生成您更改的所有可能组合，因此不建议创建大量变体，除非您在流量高的网站上运行测试。在选择运行多变量测试之前，请确保您的网站每月至少有数千名访问者。
通往 A/B 测试成功的道路
运行 A/B 测试时，使用有效的方法对于我们能够在测试结束后长期依赖测试结果以产生更好表现至关重要。A/B 测试提供了一个框架，使我们能够衡量变体之间访客响应的差异，如果检测到差异，则建立统计显著性，并在一定程度上建立因果关系。
问题与回答
- 设计 A/B 测试以确保可靠结果时的关键考虑因素是什么？ 定义清晰的目标并选择与这些目标一致的合适指标至关重要。随机化对于避免偏见至关重要，计算适当的样本量确保统计显著性。测试应运行足够长的时间以捕捉用户行为随时间的变化。此外，控制外部因素（如营销活动或季节性趋势）有助于获得可靠结果。
- 企业如何有效解读 A/B 测试结果以做出数据驱动的决策？ 解读 A/B 测试结果涉及统计分析以确定显著性，并计算置信区间以了解真实效应大小的范围。考虑更广泛的上下文（包括用户行为模式和外部影响）很重要。细分分析可以揭示不同用户群体中的表现差异。获得的见解应转化为可操作的策略，并应使用迭代测试持续完善假设并优化结果。
- 有哪些 A/B 测试的高级技术可以提高准确性和洞察深度？ A/B 测试的高级技术包括多臂老虎机测试，它动态地将流量分配给表现更好的变体；以及序贯测试，它允许持续监控和提前停止测试。贝叶斯方法通过随着数据收集更新结果概率，为决策提供灵活的方法。个性化为不同用户细分定制变体，集成机器学习算法可以预测结果并优化测试设计。
- 如何将 A/B 测试整合到更广泛的数字营销策略中？ 将 A/B 测试整合到数字营销策略中涉及将测试计划与业务目标对齐，并促进营销、产品和分析团队之间的跨职能协作。A/B 测试的数据应与其他营销分析整合，以提供全面的表现视图。A/B 测试应被用作持续改进的工具，定期测试和优化数字体验的各个方面。开发可扩展的测试框架可以高效执行和分析多个测试，确保见解可操作且有影响力。
- 进行 A/B 测试时应考虑哪些道德问题？ A/B 测试中的道德考虑包括确保用户同意（尤其涉及个人数据时），并遵守 GDPR 或 CCPA 等法规保护用户数据。关于测试目的以及如何使用数据的透明度至关重要。测试设计应避免对用户造成伤害或负面体验，并应维护公平性，确保没有特定用户群体处于不利地位。
- 假设制定在 A/B 测试的成功中扮演什么角色？ 假设制定是 A/B 测试过程中的关键步骤，因为它为测试提供了清晰的方向和目的。一个定义良好的假设概述了预期结果以及被测试更改背后的理由。这有助于设定可衡量的目标，并确保测试专注于解决特定问题或机会。强有力的假设还有助于解读结果并根据发现做出明智决策。
- A/B 测试有哪些局限性，如何克服？ 虽然 A/B 测试是一个强大的工具，但它有局限性，例如如果样本量太小或测试持续时间太短，可能导致不确定的结果。此外，A/B 测试可能无法考虑长期用户行为变化或影响结果的外部因素。为了克服这些局限性，确保足够的样本量和测试持续时间、用其他研究方法补充 A/B 测试，并持续监控和迭代发现以适应不断变化的条件非常重要。
- 企业如何确保其 A/B 测试实践可扩展且可持续？ 为了确保 A/B 测试实践的可扩展性和可持续性，企业应投资能够自动化流程并提供全面分析的稳健测试平台。开发具有明确指南和最佳实践的结构化测试框架有助于保持一致性和效率。培训团队了解 A/B 测试的重要性并培养实验文化鼓励持续改进。根据学习成果和技术进步定期审查和更新测试策略，确保实践保持相关性和有效性。
免费贝叶斯 A/B 测试计算器
不久前，我们探索了一种限制性更小、更可靠的 A/B 测试方法，采用了一种较新的贝叶斯测试方法。凭借其简单性、可靠性和直观性，贝叶斯框架是一种更优越的 A/B 测试方法，将为营销人员提供更快、更稳健的统计引擎。
贝叶斯 A/B 测试计算器
我们的贝叶斯驱动的 A/B 测试计算器将帮助您确定您的测试结果是否具有统计显著性。对于您测试的每个变体，您只需输入总样本量和转化次数。然后，基于统计显著性，统计引擎将宣布获胜变体。
以下是我们运行的术语和指标的快速分解：
- 样本量 – 取决于您的 KPI 的用户数、会话数或展示次数。
- 转化 – 点击次数、甚至购买次数或目标完成次数（例如购买或视频观看）。
- 转化率 – 完成的操作数（即转化）除以样本量。
- 成为最佳的概率 – 每个变体长期超越所有其他在线变体的概率（基于自测试中包含的任何变体创建或更改以来收集的数据）。
- 预期损失 – 如果您将错误的变体宣布为获胜者，而不是实际最佳的变体，您预期在长期内损失的百分比。
- 差异的后验模拟 – 根据迄今为止收集的样本量的转化率分布。
了解 A/B 测试中统计显著性的重要性。
贝叶斯 A/B 测试持续时间和样本量计算器
不确定需要运行实验多长时间才能获得统计显著性结果？别担心。作为首创，我们的免费在线贝叶斯驱动的 A/B 测试持续时间和样本量计算器将帮助您避免误报并提高 A/B 测试的有效性。对您可以针对对照测试的变体数量没有硬性限制，我们提供了一些关于如何开展测试的建议。
计算输出提供了运行测试以获得统计显著性结果所需的时间范围估计，以及支持该结果所需的最小样本量。虽然我们知道还涉及许多其他变量，但这些计算估计可用于提前规划实验，也可用于分析正在进行的测试。
如何提供更少的挫败感的在线购物体验
假设您与朋友外出时，出现了去哪里吃饭的问题。在手机上搜索“附近”会为您呈现大量选择，您花费看似 forever 的时间来决定正确的一个，最终放弃并选择您去过无数次的地方。这就是选择的悖论：选择越多，我们感到越 overwhelmed。最终，这种 overwhelmed 导致“决策疲劳”，或选择更容易的次优选项。
随着电子商务平台迅速扩张，消费者的选择比以往任何时候都多，购物者正在努力准确找到他们想要的东西。这可能会对他们的业务 KPI 产生负面影响，尤其是当购物者跳转到竞争对手网站或放弃购物车时。被放弃的购物车就是被放弃的收入，那么零售商可以做些什么来对抗决策疲劳？
导致决策疲劳的因素 即使是看似微小的任务也会对购物体验产生重大影响。您可能不认为以下是决策，但它们是：
- 选择筛选选项以缩小产品搜索范围
- 确定产品评论的价值
- 评估促销优惠
- 考虑是否等待商品打折
- 考虑订购多个商品以降低运费
- 在价格与质量之间找到平衡
- 在结账时选择不同的支付方式
- 选择合适的运输方式
- 通过尺寸指南确保您的商品具有合适的尺寸
每个决策，无论多小，都可能共同消耗消费者的精力，导致心理疲劳和对购物过程的不满。这种疲劳可能促使客户在长时间休息（平均约一周）后再进行产品搜索。在多个网站上导航并比较价格、功能和评论所需的努力和时间可能会让购物者感到沮丧，尤其是如果该过程不能迅速带来令人满意的决策。一些人有一种挥之不去的感觉，觉得他们付得太多，这可能会造成他们 obsessive 地寻找更好交易的情况。问题在于，考虑到我们指尖上的丰富选择，这种比较过程可能会无休止地进行下去。最终，这些购物者变得 overwhelmed 和瘫痪，放弃购物车，空手离开网站。
品牌如何在不给客户带来压力的情况下扩大产品目录？ 品牌应在提供广泛选择和有效组织产品之间取得平衡。当然，最好的方法之一是通过个性化，它使零售商能够提供定制的产品推荐，从而简化购物体验。个性化对话体验可以在这里发挥关键作用。它们在提供灵感和推荐方面表现出色，这对于没有特定产品想法的客户特别有用。它们还可以通过确保客户无需筛选不相关选项来找到所需内容，从而减轻庞大产品目录的负面影响。通过这样做，对话式 AI 还减少了选择悖论的影响：购物者有有限数量的选项可供选择，这些选项基于先前的互动和他们自己的偏好进行策划。
AI 如何帮助缩小没有先前数据的用户的决策范围？ AI 可以首先基于上下文数据（例如地理位置或当地天气状况）、基本人口统计信息，甚至与类似用户档案的比较来提供初步推荐。然后，它可以在与用户互动时进行调整。
人类与 AI 之间的互动在未来将如何演变？ 随着深度学习的进步——特别是大型语言模型 (LLM) 获得动力，在线购物体验将开始类似于实体店。想象一下，一位个人造型师不仅精通最新趋势和款式，而且深刻理解您独特的风格偏好和需求，为您精心挑选商品。在 AI 的力量下，每位客户都将获得一位专家指导，引领他们完成购买旅程。它可能意味着我们决策繁重的购物烦恼的终结——以及在线购物的 impersonal、交易性质。在许多方面，AI 购物助手一旦消费者尝试，将比无休止地浏览产品列表页面 (PLP) 的旧模式更直观。
但 AI 也由人类驱动。品牌培养内部人才以有效运营和完善这些技术至关重要。投资于能够管理、分析并推动这些系统创新的熟练专业人员，将让品牌在未来几年保持领先于竞争一步。
对于有兴趣使用 AI 驱动购物助手但对购物者是否会接受它们犹豫不决的公司，您有什么建议？ 与任何新技术一样，都存在采用曲线。聊天体验的明确入口点、强调其用途的定向营销活动以及清晰直接的教程可以帮助教育购物者。无缝集成到在线购物环境中对于确保流畅的用户体验至关重要。通过展示 AI 助手如何超越传统搜索工具的限制，并提供折扣或个性化交易等激励措施，公司可以激励用户采用这些创新的搜索方法，从而带来更高效和令人满意的购物体验。
通过以人为本的购物体验克服选择 overload
决策疲劳现在是现代生活的事实——它在电子商务行业尤其普遍。随着客户遇到越来越多的无穷小的购物困境，他们更容易放弃购物车并将业务带到别处。但采用高度 capable、有同理心的 AI 购物助手可能意味着消费者购物烦恼的终结——如果零售商愿意冒险尝试。
Gartner 个性化魔力象限 —— Dynamic Yield 的定义
Gartner 个性化引擎魔力象限指的是 Gartner 的一份特定报告，该报告评估个性化引擎主要技术市场中的竞争参与者。Gartner 是世界领先的研究和咨询公司之一，其严格的研究进程和经过验证的方法为企业提供了做出正确决策所需的客观见解。
为什么是个性化？
根据 Gartner 的说法：“个性化仍然是数字营销领导者的优先事项。相关且及时的消息对于教育客户、最小化摩擦和建立购买考虑至关重要。使用此研究来评估个性化引擎，使您能够交付可衡量的结果。”
Gartner 如何定义个性化引擎？
个性化引擎是使营销人员能够基于个人的过去互动、当前上下文和预测意图，识别、交付和衡量每位客户或潜在客户最佳体验的软件。个性化引擎帮助营销人员识别、选择、定制和交付消息，如内容、优惠和其他跨客户触点的互动，以支持三个主要用例：营销、数字商务以及服务和支持。”
Gartner 使用哪些评估标准？
通过应用其标准的魔力象限图形处理和统一的评估标准集，Gartner 根据以下标准区分每个个性化引擎：
- 领导者 很好地执行了他们当前的愿景，并为明天做好了充分定位。
- 远见者 了解市场的发展方向或对改变市场规则有愿景，但尚未很好地执行。
- 利基玩家 成功地专注于一个小细分市场，或者不够专注，无法超越他人或表现优于他人。
- 挑战者 今天表现良好或可能主导一个大型细分市场，但未表现出对市场方向的理解。
Gartner 连续第四年基于我们在年度个性化引擎魔力象限中的执行能力和愿景完整性，将 Dynamic Yield 定位在领导者象限中，因此以下是我们最擅长的方面以及我们相信被评为领导者的原因：
- 开放架构 – 优先考虑灵活性、安全性、连接性和治理。
- 一流算法 – 通过自训练深度学习推荐模型实时预测客户意图和偏好。
- 易用性和敏捷性 – 使团队能够从小开始，然后按照自己的节奏扩展跨品牌渠道，并在将产生影响的任何地方部署个性化和 A/B 测试。
- 卓越的 UI 和简化的工作流 – 允许营销人员通过简单的 UI 和简化的工作流在 Web、移动、电子邮件和广告上运行全渠道个性化计划——无需依赖开发人员。
对许多人来说，这份报告证实了营销领导者对个性化技术的日益依赖以获得业务优势，巩固了其在营销领域中的地位。