利用生成式AI能力，万事达卡（Mastercard）推出个性化礼物推荐服务Shopping Muse
随着假日购物季的临近，许多消费者都在为他们所爱的人寻找最好的礼物。但找到合适的礼物可能是一项艰巨而耗时的任务，尤其是在面对无穷无尽的选择和有限的信息的时候。
这也许就是万事达卡（Mastercard）决定推出Shopping Muse的原因。这是一项利用人工智能在零售商网站上提供个性化礼物推荐的新服务，根据消费者个人的独特资料、购物意图等进行推荐，并随着时间的推移建立购物对话场景。
在去年4月份，万事达卡从麦当劳那里收购了个性化决策引擎Dynamic Yield，而此次推出的Shopping Muse正是由Dynamic Yield提供支持。Dynamic Yield提供不同行业的400多个品牌的个性化产品推荐、优惠和内容，基于一系列因素，如过去的购买历史、页面浏览量、客户亲和力资料信息和人工智能算法。
Shopping Muse是如何工作的？Shopping Muse是一个生成式人工智能工具，可以帮助消费者在零售商的数字目录中搜索和发现产品。它将消费者通过聊天机器人提出的要求转化为量身定制的产品推荐，包括协调产品和建议。
消费者可以使用非常规的搜索词来探索有关美学（aesthetics）、流行趋势、着装规范等，而Shopping Muse就会提供相关的搜索结果。Shopping Muse的推荐是基于个人消费者的个人资料、购买意图和亲和力进行个性化的。随着时间的推移，它结合了上下文和行为洞察力，根据零售商的关键字、视觉效果和消费者自身的亲和力来产生推荐。即使缺少技术标签，它也可以基于图像识别推荐视觉上与其他产品相似的产品。
另外，Shopping Muse也考虑了购物者的浏览历史和过去的购买经历，以更好地估计未来的购买意图。它还确保根据消费者的亲和力和更广泛的集体行为，推荐互补的商品。
根据万事达卡（Mastercard）的说法，Shopping Muse为消费者和零售商提供了几个方面的好处，比如：
节省时间和精力：Shopping Muse让你更容易发现新的商品，降低了买错或买到不想要的商品的风险。它也使消费者更加容易找到和买到免费的商品。
提高顾客满意度和忠诚度：Shopping Muse提供更加个性化和吸引人的购物体验，帮助消费者找到最相关和最有意义的礼物。它还增加了重复购买和获得推荐的可能性，并加强了消费者和零售商之间的关系。
促进销售和营收：Shopping Muse为零售商的网站带来了更多的流量和转化率，并增加了平均订单价值。它还帮助零售商展示他们的产品和服务，使零售商在激烈的竞争中脱颖而出。
Shopping Muse是万事达卡（Mastercard）更广泛战略的一部分，这一战略旨在利用其数据和服务能力提供交易之外的更多价值，并帮助其客户和合作伙伴发展业务，吸引消费者，并在整个企业中做出更明智的决策，从而获得更好的结果。
Shopping Muse也是人工智能如何改变零售业的一个例子，以及它如何为消费者和零售商创造新的机遇和挑战。根据Gartner的一份报告，到2025年，80%的客户互动将由人工智能管理。麦肯锡（McKinsey）最近的一份报告也预测，人工智能将为零售业创造4000亿至6600亿美元的价值。
然而，人工智能也带来了一些道德和社会问题，如隐私、安全、透明度、问责制和偏见，这些问题需要得到解决和监管。例如，消费者如何相信人工智能的推荐不受零售商利益或动机的影响？消费者如何控制和保护他们的个人数据和偏好？这些都是万事达卡和零售领域的其他人工智能参与者在未来几年必须回答和解决的一些问题。
延伸阅读：
- 美国零售联合会发布零售行业的人工智能使用原则
- 美国假期购物季临近，零售商开始布局和发布人工智能购物应用
- 美国家居用品连锁零售商Williams-Sonoma加大AI投资，以期更全面地了解消费者的喜好
- 英国零售巨头John Lewis和Google Cloud达成5年1亿英镑合同，将利用最新的AI和机器学习技术
- 法国零售商家乐福是如何使用生成式AI技术的，最近还推出了基于GPT-4的对话机器人
Powered by Froala Editor
