该人工智能应用程序允许记录、浏览历史记录和流行趋 零售商根据 势向客户推荐产品。越来越多的品牌正在利用人工智能的力量在从网站到电子邮件活动的所有数字渠道中实施此功能。第一批结果已经出来。据估计，亚马逊 35% 的销售额是由产品推荐功能产生的。以下是人工智能生成产品推荐的一些可能用途： 购物车放弃。
好的方法来与持怀疑态度的
珠宝零售商 Blue Nile 使用一种很客户重 手机号码数据 新建立联系。购物车放弃“三明治”电子邮件会提醒客户他们留在购物车中的原始产品，并推荐一些类似的产品。第二次销售。零售品牌可以利用结账流程作为向客户推荐互补产品的机会。例如，时装零售商可以建议购买鞋子的顾客添加皮革护理剂或一双袜子来完成订单。
面上显示个性化推荐或通
“为您推荐”的产品。许多品牌（例如 Etsy）会在客户帐户页过电子邮件发送。虽然准确的推荐需要随着时间的推移积累数据，但这对于任何保留营销策略都是至关重要的，因为它可以鼓励和奖励客户忠诚度。类似产品。建议类似产品可以帮助客户更轻松地比较功能和价格。在销售点使用数据驱动的体验许多零售品牌开始将在线策略（例如个性化推荐）应用于实体店。
监控系统来收集数字流量提
例如，如果客户在线查看特定产品，然后走进商店，品牌可以为他们提供该产品或类似产品的优惠。品牌可以使用店内供的同类有价值的数据。这些系统可以确定顾客在商店中所走的物理路径：他们在哪里花费最多时间，他们跳过哪些区域，甚至他们对产品和展示的反应如何。
品牌可以使用这些数据
来创建无缝、数据驱动、以客户为中心的店内 博客的seo推广：详细说明 体验，就像数字体验一样。最具代表性的例子当然是 Amazon Go 商店概念，它利用机器学习创造自动化零售体验，并引起了不小的轰动。在 Amazon Go 商店中，人工智能技术会在顾客购物时监控其购物车，然后自动向他们显示结账账单，避免排队结账，并向亚马逊提供准确的顾客数据。为了整合在线和店内体验，品牌可以使用多种方法，而不必像亚马逊那样采用完全自动化。
牌正在抓住将在线和店内零
以下是一些选项： 运送到商店。越来越多的品 泰国号码 售体验结合起来的机会。顾客可以享受免费送货服务，品牌也正在为第二次购买做好准备。为客户提供在实体店提货的选项，可以鼓励品牌的数字和实体销售团队共享数据和技术并优化他们的协作方式，从而为客户和员工带来更好的体验。