在当今数字化和信息化高度发展的时代，数据收集达到前所未有的水平，在线零售行业正经历着前所未有的个性化变革。随着消费者的需求变得更加复杂和多样，零售商们利用人工智能（AI）和机器学习技术，能够实现精准的个性化营销和购物体验，进而推动销售增长和消费者满意度提升。 传统的在线购物体验往往是“一刀切”的，许多消费者在浏览电商网站时，看到的推荐商品与自己的兴趣和需求并无太多关联。过去，推荐系统主要依据用户的购买历史进行简单的商品推荐。例如，在购买一本小说后，系统可能会推荐数千本相关的侦探小说。这种方式效果有限，因为它们缺乏对用户潜在需求的深入理解。
然而，随着数据分析和人工智能技术的发展，在线零售商们现在可以通过更为复杂的算法和模型，准确预测消费者的购买意图。利用购物行为、浏览习惯以及用户偏好的数据，零售商可以为每个消费者提供量身定制的购物体验。如今，许多企业正在积极探索AI在其运营中的应用，致力于提升购物体验并优化供应链。在多个层面上，AI的应用不仅帮助商家提升产品开发和营销效率，也让消费者获得更加个性化和愉悦的购物体验。 智库EY爱尔兰咨询合伙人理查德·赫普沃斯（Richard Hepworth）表示，面对AI能力的提高，越来越多的组织开始投资集成AI工具，以实现运营效率和增强消费者体验。在零售领域，从增强产品开发、优化配送和定价，到个性化市场营销和促销，这些都已成为应用AI的具体实例。
例如，一些零售商开始利用AI分析店内的客流量和顾客互动，以优化店铺布局和商品陈列，确保高需求商品易于获取。同时，物流企业也在投资AI，以提升配送服务的质量和效率，确保消费者满意。 此外，根据三爱尔兰数字部门负责人保罗·普赖尔（Paul Prior）的说法，零售商并无需获取个人数据就可以提高消费者体验。如今的推荐引擎能够充分利用个体的行为数据和 مشابه行为数据进行分析，从而判断出消费者可能的未来行为。他指出：“零售商通常已掌握了一定的信息，比如用户在网站上的访问记录。现在，他们能够获取更多的数据，包括购买倾向等信息。
所有这些通用数据可用于训练AI，从而预测消费者行为。” 赫普沃斯补充道，数据来源于不同渠道，包括顾客的购买历史、浏览行为和偏好，库存数据如库存水平、产品流动和需求模式，以及交易数据如支付方式、交易金额、交易频率等。此外，还包括消费者与网站、应用程序和店内传感器互动的行为数据。 然而，科技仅仅是这个故事的一部分。普赖尔强调，这一切的核心在于心理学和神经科学。“例如，人们热衷于与他人交流，因为我们有社交的需求。
在数字化世界中，聊天机器人最初试图模仿人类，但人们对此感到不适。”因此，利用这些技术可以提升个体销售的成功率。通过监测消费者在网站上的活动，可以分析他们停留的时间、是否在寻找某个物品时遇到困难，并预测他们可能会转向其他地方寻找商品。识别出这些行为后，商家可以进行及时干预。例如，如果消费者正重点关注一款手机的相机功能，并且可能是一位摄影爱好者，零售商便可以提供相关建议，帮助他们更快找到所需产品。 这种个性化体验的提升，符合当今消费者行为的变化。
普赖尔指出，如今人们的注意力跨度更短，花费在内容搜索上的时间越来越少。生成式AI能快速创建高度相关的内容，并及时将其推送给消费者，减少了传统模式下可能存在的时间延迟。 当然，在这一趋势下，隐私问题也愈发凸显。赫普沃斯提到，随着监管机构采取措施，对AI使用加强控制，例如爱尔兰近期通过的欧盟AI法案，数据隐私和安全性成为重中之重。许多机构已经建立了强有力的治理机制，以确保AI体验和消费者数据的合理使用。消费者也应采取相应措施保护个人信息，例如审查组织的隐私政策，了解其数据的使用和分享方式，使用强密码保护网上账户中的信息，并定期监控账户中是否存在未经授权的活动。
此外，基于GDPR的核心原则，消费者应充分利用数据收集和市场营销信息的选择权，确保他们掌控所分享的数据，从而增强与信任品牌的互动。 最终，提升客户体验是技术发展的核心目标。普赖尔总结道：“技术使我们能够向客户提供最相关的产品，并创造他们期望拥有的购物体验。”未来，个性化将不仅仅是趋势，而将成为在线零售的常态，让每位消费者都能享受到专属于自己的购物之旅。在这个不断变化的市场中，零售商需要借助先进的数据分析和AI技术，真正理解消费者的需求，以便提供更加精准和个性化的服务，从而在竞争中立于不败之地。
