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1、需求方一鍵發(fā)布項目
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3、任務大廳精準匹配
4、項目進度客服全程跟進
5、在線托管,安全有保障
1、智能客服機器人
智能客服機器人涉及到了機器學習、大數(shù)據(jù)、自然語言處理、語義分析和理解等多項人工智能技術。智能客服機器人主要功能是自動回復顧客問題,消費者可以通過文字、圖片、語音與機器人進行交流。智能客服機器人可以有效降低人工成本、優(yōu)化用戶體驗、提升服務質量、最大程度挽回夜間流量,以及幫助客服解決重復咨詢問題。此外,據(jù)市場調研公司Gartner預測,到2020年有超過80%的零售業(yè)消費者互動都將由人工智能來完成。
2、推薦引擎
推薦引擎是建立在算法框架基礎之上的一套完整的推薦系統(tǒng)。利用人工智能算法可以實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的深度學習,分析消費者的行為,并且預測哪些產品可能會吸引消費者,從而為他們推薦商品,這有效降低了消費者的選擇成本。
3、圖片搜索
電商平臺的商品展示與消費者的需求描述之間,是通過搜索環(huán)節(jié)產生聯(lián)系的。不過,基于文字的搜索行為有時很難直接引導用戶找到他們想要的商品。通過計算機視覺和深度學習技術,可以讓消費者輕松搜索到他們正在尋找的產品。消費者只需將商品圖片上傳到電商平臺,人工智能能夠理解商品的款式、規(guī)格、顏色、品牌及其他的特征,最后為消費者提供同類型商品的銷售入口。
4、庫存智能預測
多渠道庫存規(guī)劃管理是困擾電子商務最大的問題之一。庫存不足時,補貨所浪費的時間會對商家的收入帶來很大的影響。但是如果庫存過多,又會使營業(yè)風險和資金需求增加。因此,想要準確預測庫存并不是一件容易的事情。這時人工智能和深度學習算法可以在訂單周轉預測中派上用場了,它們可以識別訂單周轉的關鍵因素,通過模型計算出這些因素對周轉和庫存的影響。此外,學習系統(tǒng)的優(yōu)勢在于它可以隨著時間的推移不斷學習而變得更加智能,這就使庫存的預測變得更加準確。
5、智能分揀
智能機器人分揀不僅靈活高效還適用性很強,機器人對場地要求比較低,數(shù)量也能根據(jù)場地條件進行增減。與人工分揀相比,在相同分揀量的情況下,貨物分揀更及時、準確,分揀環(huán)節(jié)的減少讓貨物搬運次數(shù)相應減少,貨物更有安全保障。
6、趨勢預測
一般來說,圖片中會隱藏著大量的用戶信息。所以,根據(jù)用戶瀏覽的圖片,利用深度學習算法可以從中分析出最近某品類的流行趨勢,如顏色、規(guī)格、材質、風格等,這也是電商平臺與供貨商進行談判的重要依據(jù)。
7、商品定價
傳統(tǒng)模式下,企業(yè)需要依靠數(shù)據(jù)和自身的經驗制定商品的價格。然而,在日趨激烈的市場競爭環(huán)境中,商品價格也要隨著市場的變動做出及時調整。這種長期持續(xù)的價格調整,即便是對于一個只有小規(guī)模庫存的線上零售商來說,也是一項很大的挑戰(zhàn)。而這種定價問題正是人工智能所擅長的,通過先進的深度學習算法,人工智能技術可以持續(xù)評估市場動態(tài)以解決商品定價問題。
伴隨著科學技術的發(fā)展,人工智能技術越來越成熟。它甚至被認為是繼蒸汽機革命、電力革命、信息革命之后的第四次科技革命,正在翻天覆地地改變著人們的工作和生活方式。特別是在電子商務領域,人工智能技術已逐漸發(fā)展成為助推銷量增長和優(yōu)化電子商務運營的強大工具。
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