亚马逊的“AI赢客之道”:对客户的执着 - AMORE STORIES - CHINESE
#Staff Column
2024.04.08
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亚马逊的“AI赢客之道”:对客户的执着

亚马逊对客户的执着#1

 

专栏作家

Go So-hyun Amazon Team

#INTRO


“亚马逊”是让我花费时间最长的一个应用。平时可能感觉不到,但看到统计应用使用时长的图表中只有一个亚马逊“鹤立鸡群”时,我难免陷入自省模式:至于刷成这样吗?不过自省归自省,两只眼睛还是不知不觉又盯回了亚马逊的应用画面,只怪它太有趣。
平台每天都在发生变化,即便是小小的SEO或PHP改动也能即刻带来不同的客户端反响,这些都是支撑我从事了八年亚马逊业务的诱人要素。 作为一个看亚马逊多过看杰夫·贝索斯(亚马逊创始人)的人,我想在接下来的专栏中与大家分享我亲身感受到的亚马逊的变化,还有万千变化之下亚马逊对客户不变的执着。

 

 

 

#Just walk out

 

这可不是Zion.T唱的歌词,而是亚马逊的实体店Amazon Go采用的结算方式。亚马逊把“执着客户”作为发展原则,正通过不断的改变谋求客户定制服务与客户便利,AI的出现更是让这份执着如虎添翼。“Just walk out(拿起就走)”结算方式就是一个很好的例子。在Amazon Go,客户放入购物车里的东西可以被AI摄像头一一捕捉,结算时客户只需要扫描下手掌就可以通过绑定生物信息的支付卡完成支付。

可能您会怀疑这篇专栏是为了赚取人们眼球,有意拉上时下最热门的亚马逊和AI主题(也并非完全没有这个意图),但另一方面,亚马逊最近对AI的运用方式确实很好地体现了其两个主要特点,即“变化迅速”和“以客户为中心”。

“您可能感兴趣的商品!”这种基于AI技术存在的个性化广告位对于亚马逊来说已经是过去时了。如果您想了解亚马逊如何利用AI撬动更大的“执着于”客户的利益,不妨继续往下看。

 

 

1 AI聊天机器人,给我推荐节日礼物吧!

 

 

 

来源: Amazon

 

 

今年2月,亚马逊公开了基于AI技术实现的聊天机器人“鲁弗斯(Rufus)”。它是个AI生成式购物助手,已掌握亚马逊庞大产品类别、客户评论、常见Q&A和网络上相关信息并能根据客户的提问给予回答,比较和推荐商品。

无论是“推荐合适的节日礼物!”“这条裤子可以水洗吗?”等等和商品相关的问题,还是“告诉我购买耳麦时需要考虑什么?”“耳麦和耳机的区别是什么?”这种商品类别相关的问题,鲁弗斯也都能应答如流。

目前鲁弗斯还处于Beta测试版本,没有对外完全公开,所以人们对它的评价也是褒贬不一。除了回答商品防水性能、电池寿命等针对特定产品的具体问题以外,鲁弗斯还能够基于网络上信息写出特定主题的文章。从这一点上说,鲁佛斯不仅仅是一个购物助手。如果问题涉及敏感词,比如“推荐暴力游戏”等,鲁弗斯还会敏锐地拒绝回答,然后推荐其他健康的选项。另外,鲁佛斯处理不同提问方式的结果也是五花八门,比如让它推荐冬季暖手用自行车手套时它却推荐了天气暖和时用的手套。

 

 

来源: TechCrunch

 

 

总的来说,鲁弗斯目前还只能接受结构清晰、内容明确的提问。我们会为了从ChatGPT中得到理想的结果而反复删改提示词(prompt),但亚马逊的客户可没有多少耐心来哄鲁弗斯。鲁弗斯吸收部分用户反馈的测试结果后能够成长到何种程度还有待观察。

 

 

2 AI,给我推荐合适的尺码吧!

 

来源: 亚马逊

 

 

相信现代人大抵都有过因为网购衣服大小不合适而退货的经历。按照Coresight Research的数据,网上服装类订单的平均退货率为24.4%,大大超出全部商品退货率的8%。今年1月,亚马逊为了解决如此庞大的退货率,推出了基于AI技术运行的个性化尺码推荐工具。

此工具大体由四个部分组成,分别是个性化尺码推荐、评论摘要、尺码表重建与版型洞察(Fit Insight)。

 

个性化尺码推荐: 为了减少客户翻来覆去确认评论和尺码表的繁琐操作和犹豫时间,亚马逊在各商品的详情页面推荐符合客户身形的尺码。推荐机制在综合判断相应品牌的尺码特点、尺码相关评论、客户平时常穿的尺码等因素后,为客户提供可以参考的尺码。特别是购买童装时,如果客人是再次购买,那么此工具还会考虑孩子的成长速度来推荐尺码。

评论摘要: 客户参考尺码后,接下来会好奇购买该尺码的其他消费者有何评价。亚马逊考虑到这一点,从相应尺码的众多评论中提取重点,告知客户可否购买稍大或者稍小一点的尺码,并以客户容易读取的方式概括穿着触感、版型等详细信息。这样一来,客户无需再一一浏览成千上万的评论。

尺码表重建: 为了提供更加准确的尺码信息,亚马逊从多个渠道收集与商品尺码相关的数据,重建尺码表。新的尺码表可优化已有尺码表难以看懂的问题,围绕客户可以参考的尺码提供更加详细的信息。

版型洞察: 在实现上述三个功能的过程中,AI通过多个渠道获取尺码相关信息,但最重要的还是销售方直接输入的数据。为了让销售方输入更加准确的信息,进而降低退货率,亚马逊利用AI技术收集和整理客户反馈内容,并把反馈内容以及可以基于此反馈内容补充的产品信息提供给销售方。

 

亚马逊在介绍这个新功能时表示“为了满足客户在尺码、预算、喜好风格等各方面的需求,我们正在持续创造新的购物体验。”究竟功能落地后能为提升客户满意和降低退货率做出多少贡献,我们拭目以待。

 

 

3 AI,你来结算吧!

 

 

 

接下来要将的是开头提到的“Just Walk Out”相关内容。2018年1月,亚马逊在推出无人便利店“Amazon Go”的时候公开了名为“Just Walk Out”的自动结算技术。利用传感器和摄像头确认客户放入购物车中的商品并利用AI技术了解客户喜好的“最尖端技术”霎时引来了全世界的瞩目。

 

 

来源: AWS

 

 

流程简单:客户在门口识别亚马逊应用进入便利店,在货架上的传感器和店内的摄像头监控下将商品放入购物车(不买的话放回货架即可),结束后离开便利店即可,亚马逊应用会通过已绑定的支付卡自行结算货款。

 

 

来源: AWS

 

 

尽管开头声势浩大,基于这样的结算系统运营的Amazon Go数量却在逐年减少。试运营阶段亚马逊的目标是扩张到2000家,但截至2023年,原有的30家店面反而减少到了22家。原因有很多,忘记实体店最基本也最重要的价值是客户体验,转而把店铺改造成技术展览场算一方面。

为了监控客户的购买情况,店内天花板上须安装上百个摄像头,而且这部分费用远超人力成本。考虑到后续的退货、防止结算出错等可能性,亚马逊还需要把能够清晰分辨客户购买商品的照片保存一段时间,这让部分人对亚马逊的个人信息收集和保存操作表示顾虑。

不仅如此,无人便利店意味着没有现金流通,这对于一般的人来说是便利,但对有些人来说却不是。必须在应用内绑定支付卡才能进入Amazon Go,单这一条就把一部分人拦在了门外。美国有1400万难以申请支付卡的“非银行圈”人口,这意味着他们一开始就被排除在“客户”范围之外。

此外,监控设施难以捕捉到客户没有把拿下来的商品放回原位置的情况,由此导致的结算错误也频繁发生。这些都是过于重视技术而忽略客户体验细节而导致的。

 

 

#OUTRO:Do not "Just Walk out"

 

开篇说的是“亚马逊的AI赢客之道”,但上面提到的三个变化能否赢得客户青睐还有待定论。唯一可以确定的是亚马逊始终在寻求各种变化来保证客户在亚马逊停留期间的满意度(据说Amazon Go也减少了密密麻麻的摄像头,配置了回应结算和商品相关问题的人力。)从结论上说,任何炫丽的技术似乎都不可以凌驾在客户之上,不,是确定不可以。

“Do not ‘Just Walk out’”是想说给亚马逊上那些访问我们公司产品PDF的客户。作为一个经常在各种作业中使用AI的人,我有时也会被AI的便利性迷惑,忘记最重要的东西。但现在我反复提醒自己,无论如何,利用AI完成的SEO应能够引导客户点击,利用AI制作的PDP图片应能够刺激客户的消费欲。就像亚马逊利用AI终究是为了“执着于客户”一样,我也想通过探索AI这个工具的各种可能性让更多亚马逊用户不要错过我们公司的产品,来体验我们的产品。

世界瞬息万变,不被技术洪流淘汰固然重要,但更重要的是不要忘记“客户”这一本质性存在。

 

 

参考资料
1) Rajiv Mehta, Amazon announces Rufus, a new generative AI-powered conversational shopping experience, Amazon, 2024/02/01: https://www.aboutamazon.com/news/retail/amazon-rufus
2) Kyle Wiggers, Amazon’s new Rufus chatbot isn’t bad — but it isn’t great, either, TechCrunch, 2024/03/05: https://techcrunch.com/2024/03/05/amazons-new-rufus-chatbot-isnt-bad-but-it-isnt-great-either/
3) Apoorv Chaudhri, How Amazon Fashion is using AI to help you find the perfect fit, Amazon, 2024/01/08: https://www.aboutamazon.com/news/retail/how-amazon-is-using-ai-to-help-customers-shop
4) Sunny Zheng, The True Cost of Apparel Returns: Alarming Return Rates Require Loss-Minimization Solutions, Coresight Research, 2023/04/04: https://coresight.com/research/the-true-cost-of-apparel-returns-alarming-return-rates-require-loss-minimization-solutions/

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