智能镜子设计

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　　从长远来看，用更智能的技术去解决普遍性问题的公司，更有可能获得成功。

　　提起AI（人工智能），大多数人想到的估计都是些抓人眼球的故事和应用，比如说DeepMind横扫围棋世界冠军，比如微软命途多舛的人工智能聊天机器人Tay，比如自动驾驶汽车，等等等等。但你可能还不知道，AI已经跟我们的日常生活息息相关了，Google 和 Facebook 这些科技巨头自不待言，医院和医生也都开始用AI来辅助治疗了。

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　　还有个地方是AI派上了用场的，可能你没想到：零售。AI与零售的结合进展迅速，可以断言，在5年内，几乎每一个主要零售商和品牌商都会把AI用上、用好，以驱动自己的核心商业决策。

　　我们正进入一个AI优先的全新世界，而零售的每个问题，都是AI问题。

　　在开始预测AI的边界之前，有必要先厘清概念：我们说的AI是什么意思。AI已然是个时髦词汇，不同人有着截然不同的定义。按我的理解，只有具备了以下能力的AI才是真AI：它们能观察和学习，能决策和行动；不仅如此，这一切都应该在没有人工干预的情况下完成。换句话说，真正的人工智能系统是自主的决策者。

　　而在讨论AI将如何变革零售的时候，我们要有以下系统性思考：哪些问题是能被自主决策者解决的？换个问法就是：哪些问题是自主决策者解决不了的？我敢打赌，在5年内，几乎每一家主要零售商和品牌商，都会在顾客路径上的每个关键节点用上AI，涵盖包括销售计划、选品、退货管理、定价等各个方面。

　　我来讲讲在实际当中，AI是怎么跟零售结合到一起的吧。比如，零售业最常见的问题：电商网站都是怎么给用户做个性化推荐的？真能做到千人千面吗？答案是可以的，有AI的话。

　　就目前而言，还有很多的零售商把用户当作一个整体来看待，或是做出像“跟你相似的用户曾购买过…”的产品建议——这比千人千面的个性化推荐差的实在是太远了。而在优化的时候，他们又往往只能靠A/B测试来找到页面布局和设计上相对更好的地方。这些测试的大部分 a) 耗费大量时间 b) 市场人员可能有很多想法，但这种测试只能容纳不多的几个。而像这样的优化策略其实已经在很长的时间内提高不了销售转化率了。我们看到的仍是：访客里只有平均3%产生了购买，品牌参与度已再无增长。

　　而AI（更确切的说，是能自主决策的AI），则是解决这个难题的绝佳妙方：AI在与每个用户互动的时候，能了解到他的意图，然后再心领神会似的，给他推荐对味的产品。它是真正的千人千面个性化。整个过程，拆开细说的话，是这样的：用户点击了一个产品，AI训练就此开始，它开始去理解用户对什么感兴趣。我们假设这是条红裙吧。AI可以被训练并学习任意一类产品，它知道哪些产品是跟这红裙相似的——不仅通过历史数据和断代分析，还通过图像本身。AI能分析这条裙子的方方面面：领口、下摆、红色的色调等等。然后，AI就能给用户推荐风格类似的产品了，比如说，领口相同的、颜色相同的、或是料子相同的。不仅如此，它的推荐还可以是相似特征的任意组合。

　　而这还只是个开始。假如，用户又看上了另一条裙子。算上刚才的那条，AI就需要学习两组信息了。用户又点击了一条红裙？还是说，点击的是有类似领口的一条黑裙？AI都能立刻进行分析，并且搞明白用户关心的是产品的什么。每一次点击，都在训练AI越来越贴近了解用户的喜好：无论用户是在浏览、查找产品、还是找到了他刚好喜欢的那件。

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　　下一个问题：在电脑和手机上，又要如何最好的呈现推荐结果？AI还是能派上用场。它可以运行大规模的多元实验，不断测试每个按钮、文案、页面布局和其它设计元素，算法会在大规模应用中获得修正，AI也会随之不断进化。

　　而成功的测试，则能帮助零售商更了解自己的顾客，懂得他们想看什么，关注怎样的信息。

　　我举的这两个例子，都是在说明AI的自主决策能力、学习和行动能力。在不久的将来，你还会发现，智能供应链能更早的发现缺口等问题，并在没有人工干预的情况下，自行调整并补上缺口；你还会发现，AI系统会知道消费者对什么东西更感兴趣，并预测趋势；你还会发现，AI系统会大量吸收这样的信息，并在你的品牌框架下，为你正二八经的设计出来产品。

　　像Amazon, North Face, Skechers, Sunglass Hut, Cosabella 等许多的品牌商，已经在商业的关键部分用上了AI，可以肯定的是，未来还会有更多的公司加入进来。

　　因为，说到底，零售的每个问题，都是AI问题。而从长远来看，用更智能的技术去解决普遍性问题的公司，更有可能获得成功。

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