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人工智能和消费者行为之间的这种关系在未来几个月和几年内将更加密切。这是因为我们的购物行为非常个性化且复杂。企业需要投入大量的时间、精力和金钱才能掌握它。

人工智能和消费者行为将用于研究网上购物

尽管心理学家对购物行为有着相当程度的了解，但大多数研究都是在“现实世界”的实体店中进行的。这类研究使零售商能够设计出鼓励更多购买的商店。例如，在商店希望您快速通过的区域，您可能会发现地砖，而在较软的地面覆盖物（如地毯）上，您更有可能逗留更长时间。同样，将某个区域抬高到高于商店其他区域的高度，会让购物者感到比周围的人更优越。因此，您经常会发现奢侈品摆放在比商店其他区域高出几英寸的地面区域。这足以让购物者自我感觉良好，觉得自己值得拥有周围的高价商品。

然而，如今很多购物都是在网上进行的。尽管我们购买的所有东西中几乎 90% 都是在实体店购买的，但我们的大多数购物之旅都是从网上开始的。我们搜索产品、做研究、比较价格，然后去当地商店买我们想要的东西。这一切都意味着零售商正在苦苦挣扎。

网上购物行为很复杂
在“过去”，我们所做的一切就是去商店，看看要买的东西，也许和销售员交谈，然后做出决定。这意味着研究购买模式的心理相对容易。但现在，我们不仅会做这些事情，还会查看产品网站，访问比较网站，在论坛上聊天，询问 Facebook 上的朋友，并可能将商品与一系列竞争对手进行比较。然后，我们可以阅读一些博客，看看“专家”在说什么，我们还可以观看 YouTube 上展示我们想要购买的产品的视频。我们还可以听一些相关的播客，甚至可以参加有关我们想要购买的商品的网络研讨会。

对于任何零售商来说，这都是一个现实问题。如今，买家进行的大部分研究活动都是在商店之外进行的。这意味着销售人员无法获得通常用来促成购买的情报。此外，即使购物者在网上做所有事情，他们也可能受到现实世界中看到的其他产品或访问实体店的影响。

无论您是试图在网上还是在现实世界中销售商品，当前的购物者行为都会让您的生活变得更加困难。

进入人工智能和消费者行为
对于零售商来说，人工智能和消费者行为是天然的联系。收集证据来分 马其顿电子邮件列表 析和了解消费者如今的购物方式非常复杂，而且可用的数据非常多，除非使用人工智能，否则您将无法发现模式或行为信号。

这种人工智能可以像使用 Google Analytics一样简单，也可以像 IBM 的 Cognos Analytics 系统一样全面。

然而，关注目前可用的所有“大数据”——即使是个体经营者和小企业——也可能是一个问题。这是因为许多在线企业将关注数据，而不是客户本身。尽管人工智能可以深入研究大数据并产生重要见解，但在许多情况下，直接与客户交谈是有充分理由的。

人工智能的好坏取决于开发它的程序员。然而，人类思维具有很强的适应性，可以评估人工智能尚无法处理的信息，例如肢体语言或语调的含义。这些都是人类独有的技能。

因此，人工智能在分析消费者行为方面的真正优势在于它与人类产生的数据和信息相结合。如果你想在网上生存，使用人工智能来分析在线购买行为现在是必不可少的。然而，如果你不把它与与客户交谈时获得的人为信息结合起来，那么你将只能使用人工智能来处理你实际拥有的海量数据的一小部分。