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【人工智能】AI 如何应对“选择悖论”并改善客户结果

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从更智能的搜索结果到个性化推荐,人工智能简化了电子商务购物并减少了决策疲劳。

由于消费者感受到价格上涨的压力以及在网上购物时面临太多选择,品牌正在转向人工智能来帮助消费者做出更好的决策。

物价上涨与选择悖论

当人们试图更明智地理财时,他们又遇到了另一个问题:网上购物时选择太多。这就是所谓的“选择悖论”,这是心理学家巴里·施瓦茨提出的概念。虽然选择太多似乎很合理,但实际上它会让消费者购物更困难,更不满意。

2000 年,心理学家 Sheena Iyengar 和 Mark Lepper 进行了一项开创性的选择悖论实验。他们在一家高档杂货店设置了两个展示台:一个有 24 种果酱可供选择,另一个只有 6 种果酱可供选择。

主要发现揭示了一种违反直觉的消费者行为模式。24 种果酱的展示方式吸引了更多的初始客户兴趣。然而,6 种果酱的展示方式却带来了更高的实际购买量。

当顾客看到 24 种口味的果酱时,他们购买果酱的可能性大约降低了 10 倍。这种现象被称为选择过载,表明虽然更多的选择可能看起来很有吸引力,但它们会阻碍决策。当面对太多选择时,人们会不知所措,导致决策疲劳,最终减少购买行为。

这项研究挑战了“选择越多越好”的观点,揭示了过多的选择会如何降低积极性并阻碍决策。

快进到现在,我们面临着类似的挑战。当消费者在线搜索产品时,他们可能会找到数百甚至数千种选择。这可能导致消费者:

  • 需要更长时间才能做出决定。

  • 由于太多而放弃购买。

  • 对购买的商品不太满意。

  • 后来就后悔购买了。

人工智能如何帮助缩小选择范围

人工智能正在帮助电子商务品牌简化和个性化购物。随着生成式人工智能的兴起,企业正在使用创新策略来吸引和留住客户。简化决策并提高购买率的关键技术包括:

1. 更智能的搜索结果

Etsy等公司正在使用 AI来显示更小、更优质、更准确地匹配搜索的产品列表。这些解决方案通常将语义搜索与传统关键字匹配相结合,以更有效地解释用户查询。系统不断从用户行为(即点击、购买和浏览模式)中学习,以随着时间的推移完善和改进搜索结果。

2. 图片搜索

一些人工智能允许消费者上传图片,然后找到精确的商品或类似商品。eBay 使用视觉搜索功能帮助客户找到产品。他们还在移动设备上添加了扫描条形码选项,以满足寻找折扣价商品或稀有、复古或奢侈品的精确版本的购物者的需求。品牌必须谨慎使用此功能,因为人工智能有时会因不相关和多样化的搜索结果而错失目标。

3. 个人推荐

通过查看消费者在之前的访问中购买或浏览的内容,人工智能可以推荐消费者可能喜欢的产品。这是亚马逊在过去二十年中打造的一项功能。

亚马逊声明:

“亚马逊不会向客户提供‘更多类似商品’之类的通用产品推荐,而是根据客户的购物活动提供更具体的个性化推荐,例如‘母亲节的礼品盒’或‘提高冰壶比赛水平的超值优惠’。”

购物的未来

人工智能有潜力通过简化选择和改善决策来改变购物方式,但找到正确的平衡至关重要。零售商必须使用品牌作为过滤器来缩小令人眼花缭乱的选项范围,同时为消费者提供足够有意义的选择。

通过周到的 AI 解决方案解决选择过多的问题,购物者可以做出自信的决定,享受更流畅的购物体验。零售商和消费者必须保持灵活性并接受新方法,确保数字时代的购物保持高效、个性化和愉悦。

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