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由于消费者依靠个人人工智能来做出购物决策，亚马逊前技术领导者、Spangle AI 创始人兼首席执行官 Maju Kuruvilla 认为，零售商必须部署智能代理来保持可见性、推动转化并将意图转化为底线收入。

25 年来，数字零售策略的重点是增加品牌网站的流量并优化现场购买路径。如今，随着个人人工智能助理从根本上改变消费者发现产品和做出购买决定的方式，这种模式正在发生转变。为了适应这种情况，企业零售商需要的不仅仅是可见性工具，他们还需要能够弥合丰富的消费者意图与零售运营现实之间差距的智能代理系统。相关故事 行业新闻 支出飙升，但时尚界的人工智能优势需要的不仅仅是早期采用 行业新闻 科技周二：人工智能代理即将到来

在这里，Kuruvilla 详细分析了为什么人工智能投资必须根据商业成果而不是虚荣指标来判断，Spangle 如何帮助 Express 等品牌扩大人工智能带来的收入，以及如何将静态企业数据转化为动态、自动化的商业执行。

Sourcing Journal：在产品发现和人工智能代理部署方面，电子商务的基本原理发生了怎样的变化？

Maju Kuruvilla：在过去的 25 年里，零售商围绕让客户访问他们的网站并帮助他们在到达后找到产品来建立自己的数字业务。搜索、广告、导航、推荐和个性化都围绕该模型进行了优化。

个人人工智能助理开始改变这些决策的发生方式。

消费者不再需要搜索产品并浏览数十个选项，而是可以越来越多地描述他们想要实现的目标。他们的人工智能助手可以理解上下文、评估替代方案并推荐产品。随着这些助理的能力越来越强，他们将承担更多购物相关的工作。

我发现有趣的是客户的基本需求没有改变。人们仍然希望以合适的价格从他们信任的品牌获得合适的产品。

改变的是他们表达这些需求的方式以及帮助他们做出决策的人。

零售商花了数十年的时间围绕客户、产品、库存和销售建立专业知识。但大部分智能都是为客户直接找到他们的世界而设计的。

现在，零售商需要将这些智能整合在一起，并使其在个人人工智能助理越来越影响客户发现和购买的世界中发挥作用。

做得好的零售商不会简单地变得更容易被人工智能看到。他们将变得更好地理解和服务客户​​。

SJ：随着行业应对这些变化，零售商和品牌面临哪些挑战？

M.K.：零售商花了数年时间通过搜索查询、点击和浏览行为来了解客户。个人人工智能助理可以更丰富地表达客户意图。

购物者可能会要求购买适合特定场合的服装、适合特定活动的鞋子或满足多种个人喜好的产品。这种背景很有价值。但零售商需要了解他们的产品实际上可以满足哪些需求。

更大的挑战是接下来会发生什么。

零售商已经拥有大量数据。他们拥有分析平台、营销工具、销售系统，现在还有人工智能可见性仪表板。

但知道机会存在并不意味着组织可以采取行动。营销、销售、电子商务和技术团队通常通过不同的系统和工作流程进行运作。即使是相对简单的更改也可能需要大量的协调。

我们已经看到零售商积累了数百条建议，但没有能力对其采取行动。

无论人工智能做什么，都必须在零售业的现实中发挥作用。库存变化、促销活动变化、产品售完。零售商需要保持对其品牌、销售优先级和商业决策的控制。他们还需要了解这些是否能够改善业务。更多的人工智能流量或更多的引用并不一定意味着更多的收入。

这就是我看到人工智能真正机会的地方：帮助零售商将他们所知道的转化为改善业务的决策和行动。

SJ： Spangle 是如何运作的？它如何应对这些挑战？

M.K.：我们围绕一个简单的想法构建了 Spangle：随着消费者越来越多地让人工智能为他们服务，零售商也需要智能来为他们服务。

Spangle 了解零售商的业务（产品、库存、品牌、销售优先级和商业目标），并利用该背景帮助做出更好的决策。

Express 就是一个很好的例子来说明其工作原理。

该团队已经在投资了解其在人工智能平台上的可见性。它已积累了 800 多项有关改进机会的建议。但发现这些机会仅仅是一个开始。仍然需要有人决定什么是重要的，确定哪些产品是相关的，并执行更改。

这就是 Spangle 的用武之地。

Spangle AI Discovery 产品可帮助零售商了解消费者对人工智能助手的询问，识别与其产品相关的机会，并决定追求哪些机会。

通过 Express，Spangle 帮助将这些机会转化为相关的购物体验。 Express 团队可以审查和批准工作，而 Spangle 的人工智能代理则负责执行。

在推出后的第一个完整月里，Express 报告称，人工智能带来的收入比前 30 天增长了 14.5 倍。 AI 推荐的会话增加了 6.9 倍，这些会话的转化率增加了 6.7 倍。

这些是前后结果，而不是增量升力的受控测量。但它们说明了为什么我们认为人工智能发现应该被评估为一个商业机会，而不仅仅是一个可见性指标。

我们将相同的底层智能应用于付费获取和现场购物体验。

更广泛的想法是将客户的需求与零售商的实际行为联系起来，并从结果中学习。

SJ：在讨论人工智能投资和从哪里开始时，您说应该从“结果的角度”重新构想该方法。您这是什么意思？为什么它很重要？

M.K.：现在公司投资人工智能面临着巨大的压力。当然，很多对话都是从技术开始的。

我们应该部署代理吗？构建一个聊天机器人？生成更多内容？添加另一个个性化工具？

这些可能都有用。但更好的起点是我们正在努力改善的业务成果。

以转换为例。

传统的方法可能是优化产品页面或添加其他推荐功能。但顾客为什么不买呢？我们了解他们想要什么吗？我们向他们展示了正确的产品吗？我们是否让我们能够轻松做出决定？

当你从结果开始时，你开始就你需要的情报、你做出的决定以及你创造的体验提出不同的问题。您最终可能会重新思考整个工作流程，而不是优化其中的一部分。我在亚马逊构建人工智能决策系统的经验强化了我的这一点。情报的价值来自于它改进的决策以及这些决策产生的结果。

零售商应该以同样的标准来对待人工智能投资。

从一个有意义的业务问题开始。建立基线。测试该技术是否可以改善结果。然后扩展有效的方法。人工智能让我们有机会重新思考企业的运营方式，而不仅仅是让现有流程变得更快。

SJ： Spangle 如何在市场上脱颖而出？

M.K.：顾客不会将零售商视为独立系统的集合。他们体验同一个品牌。

但塑造这种体验的决策往往是相互脱节的。

我们应该推荐哪些产品？我们没有满足哪些客户需求？我们应该把营销资金投入到哪里？购物者应该看到什么体验？我们如何知道这些决定是否有效？

传统上，商务技术是围绕搜索、推荐、个性化和营销优化等单独功能构建的。每一个都解决了一个重要问题，但通常只解决了问题的一部分。

我们以不同的方式开始了 Spangle。

我们认为，这些决策应该基于对零售商业务（其产品、库存、品牌、销售策略和商业目标）的共同理解。仅靠智力是不够的。它需要转化为行动。

这就是 Spangle 将识别机会、制定决策、执行批准的行动和衡量结果联系起来的原因。零售商保持控制权，而人工智能则帮助完成工作。

对于企业零售商来说，这还意味着在现有系统内工作，并帮助营销、销售和电子商务团队协同工作。我们已经将其应用于付费获取、现场购物体验和人工智能发现。不同的切入点，但相同的底层智能，不断从有效的方法中学习。

我们的目标不是在零售商的技术堆栈中添加另一个人工智能工具。它是为了帮助零售商做出更好的决策，并将这些决策转化为更好的业务成果。

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