AI 驱动的个性化：减少决策疲劳并提升电子商务销售

Dynamic Yield 产品经理 Lior Delouya 概述了决策疲劳这一普遍问题，以及零售商如何利用 AI 驱动的个性化工具来克服它。

假设你正和朋友在外，突然讨论起去哪里吃晚饭。你在手机上搜索“附近”，迎接你的是琳琅满目的选择。你花了似乎永无止境的时间来决定哪家最合适，最后却放弃了，选择了一家你已经去过无数次的地方。这就是“选择悖论”：我们的选择越多，就越感到不知所措。最终，这种不知所措会导致“决策疲劳”，或者因为更省事而选择一个次优方案。

但这个问题并不局限于餐厅选择。随着电子商务平台的迅速扩张，较小的品牌正与成熟的全球零售商一起加入竞争。现在消费者的选择比以往任何时候都多，而这些品牌的在线网页体验在很大程度上是大同小异的，购物者正挣扎于寻找他们真正想要的东西。这可能会对业务 KPI 产生负面影响，尤其是当购物者跳向竞争对手的网站或放弃购物车时。

JR：有哪些因素累积起来导致了决策疲劳？

Lior：即使是看似微不足道的任务也会显著影响购物体验。你可能不认为以下这些是决策，但它们确实是：

• 选择过滤选项以缩小产品搜索范围
• 判断产品评论的价值
• 评估促销优惠
• 考虑是否等待商品降价
• 考虑包含多件商品的订单以降低运费
• 在价格与质量之间寻找平衡
• 在结账时选择不同的支付方式
• 选择合适的配送方式
• 通过尺码指南确保商品尺寸合适

每一个决定，无论多么微小，都会共同消耗消费者的精力，随着时间的推移导致精神疲惫和对购物过程的不满。

为什么人们在不同网站之间搜索时可能会放弃购买？

在多个网站之间导航，并跨站点比较价格、功能和评论所需的精力和时间会让购物者感到沮丧，尤其是当这个过程不能迅速带来令人满意的决定时。最终，这些购物者会变得不知所措并陷入瘫痪，放弃购物车，空手离开网站。

通常，扩大品牌的产品目录符合其最佳利益。但品牌如何在不让客户感到压力的情况下实现这一目标呢？

品牌应该在提供广泛选择和有效组织产品之间取得平衡。当然，实现这一目标的最佳方式之一是通过个性化，这使零售商能够提供定制化的产品推荐，从而简化购物体验。

个性化的对话式体验在这里可以发挥关键作用。它们擅长提供灵感和建议，这对于那些没有特定目标产品的客户特别有用。它们还可以通过确保客户不必在无关选项中筛选就能找到所需物品，从而减轻庞大产品目录带来的负面影响。

AI 如何帮助没有先前数据的用户缩小决策范围？

AI 可以首先根据上下文数据（如地理位置或当地天气状况）、基本人口统计信息，甚至与相似用户画像的比较来做出初步推荐。然后，它可以在与用户互动时进行调整。

有些人认为 AI 正让我们远离人类体验，但事实可能恰恰相反。未来人类与 AI 的互动将如何演变？

随着深度学习——特别是大语言模型（LLM）——的进步，在线购物体验将开始类似于实体店。想象一位私人造型师，他不仅精通最新的趋势和剪裁，还深刻理解你独特的风格偏好和需求，为你精心挑选每一件单品。借助 AI 的力量，每位客户都将拥有一位专家指南，引导他们完成购买旅程。

对于那些对使用 AI 驱动的购物助手感兴趣，但犹豫购物者是否会接受的公司，你有什么建议？

与任何新技术一样，都有一个采用曲线。明确的聊天体验入口、强调其用途的针对性营销活动，以及清晰、直接的教程都可以帮助教育购物者。与在线购物环境的无缝集成对于确保流畅的用户体验至关重要。