零售商店的商業(yè)智能和個(gè)體顧客的交互目前主要有四種情形:第一種情形是基于人像識(shí)別及顧客數(shù)據(jù)庫(kù)的顧客互動(dòng)。某個(gè)顧客多次光臨商店，其頭像等信息被記錄下來(lái)。以后再去的時(shí)候，無(wú)論是服務(wù)員還是服務(wù)機(jī)器人，都會(huì)熱情地和顧客打招呼:“歡迎您第××次光臨，您是我們的老顧客!”這是一種最初級(jí)的人工智能運(yùn)用。顧客頭像只是一個(gè)標(biāo)簽，背后還有他的一些歷史數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)庫(kù))，從而可以使服務(wù)員準(zhǔn)確、精妙地跟顧客互動(dòng)。比如，牛排店里服務(wù)員經(jīng)常會(huì)問(wèn)顧客:您吃幾分熟?有人說(shuō)五分，有人說(shuō)七分，人工智能系統(tǒng)就記住了顧客再次光臨，服務(wù)員就可以說(shuō):“您喜歡吃五分熟的，現(xiàn)在有一種牛肉，三分熟更好吃，要不要嘗試一下?”



第二種情形是會(huì)員優(yōu)惠券設(shè)計(jì)。優(yōu)惠券包括電子形態(tài)的、手機(jī)APP里的優(yōu)惠券。這些優(yōu)惠券是根據(jù)顧客的購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)、自動(dòng)生成的。比如顧客結(jié)賬的時(shí)候，優(yōu)惠券和購(gòu)物小票一起就打印出來(lái)了。優(yōu)惠券種類(lèi)很復(fù)雜，結(jié)構(gòu)很精巧，可以根據(jù)顧客分品種購(gòu)買(mǎi)額設(shè)計(jì)，通常都有時(shí)間和品種限定。比如要在一周內(nèi)用完，或只能購(gòu)買(mǎi)某些特定的品種(這和推薦商品有點(diǎn)類(lèi)似)。

優(yōu)惠券還有一些超出我們想象的應(yīng)用。比如，發(fā)現(xiàn)一位顧客從來(lái)沒(méi)有買(mǎi)過(guò)牛奶，但也給他牛奶優(yōu)惠券，用于測(cè)試他是不是在其他的商店購(gòu)買(mǎi)。如果他用了優(yōu)惠券，那就證明這位顧客原先很可能在其他商店購(gòu)買(mǎi)牛奶。這個(gè)結(jié)果出來(lái)之后，就可以給他更多的牛奶優(yōu)惠券，這樣就可以對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手形成一定的影響。

基于會(huì)員制、積分制以及購(gòu)買(mǎi)記錄的優(yōu)惠券系統(tǒng)，是目前商業(yè)智能的主要形態(tài)。優(yōu)惠券越來(lái)越豐富，也越來(lái)越有意思。優(yōu)惠券系統(tǒng)在歐美發(fā)達(dá)國(guó)家是很成熟的系統(tǒng)，可惜我國(guó)大部分零售企業(yè)用得比較粗放和簡(jiǎn)單。

第三種情形是商品的推薦和交又銷(xiāo)售。如果某顧客購(gòu)買(mǎi)某種(或某幾種)商品的時(shí)侯，通常還會(huì)買(mǎi)其他某種(或某幾種)商品，這就構(gòu)成了一個(gè)事實(shí)關(guān)聯(lián)。根據(jù)這種關(guān)聯(lián)，可以將相關(guān)的商品一并向這位顧客推薦。還有一種關(guān)聯(lián)稱(chēng)作邏輯關(guān)聯(lián)，它是根據(jù)某些事實(shí)作出的延伸性的合平邏輯的判斷。例如一位男顧客買(mǎi)了紙尿布，他很可能是孩子的爸爸，于是向他推薦奶粉。

以往將商品整合起來(lái)的推薦，其邏輯都比較僵化和直接一比如位朋友跟我說(shuō)，他為家里的老人看過(guò)墓地，結(jié)果連續(xù)一個(gè)月都有商家向他推薦骨灰盒。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)商品推薦將會(huì)更加多維和準(zhǔn)確。例如，根據(jù)顧客的購(gòu)買(mǎi)行為推斷他可能對(duì)哪些商品感興趣，進(jìn)行橫向的相關(guān)產(chǎn)品推薦和縱向的上下游產(chǎn)品推薦。顧客買(mǎi)了電吹風(fēng)，解決了頭發(fā)的問(wèn)題，再推薦一個(gè)剃須刀解決胡子的煩惱，這是橫向的推薦；顧客買(mǎi)了榨汁機(jī)，同時(shí)推薦用于榨汁的水果，這是縱向的推薦。未來(lái)可能還有更加智能的跳躍式的、非單一線性邏輯的推薦。比如，某人經(jīng)常買(mǎi)些高檔次的古典交響樂(lè)唱片，人工智能系統(tǒng)推斷出這個(gè)人可能屬于文化層次、收入水平比較高，行為做派比較西化的，那是不是可以給他推薦一款暗花懷舊型領(lǐng)帶?這個(gè)行動(dòng)跨度比較大，但真正具有智能推薦的意味。
 
第四種情形是根據(jù)現(xiàn)在的購(gòu)買(mǎi)行為推測(cè)未來(lái)的購(gòu)買(mǎi)行為。這在技術(shù)上比較困難，但卻是未來(lái)人工智能的重點(diǎn)。其模型之一是顧客的消費(fèi)生命周期；方法是基于顧客消費(fèi)生命周期現(xiàn)階段的行為特征推測(cè)出下一階段的行為特征。例如，一對(duì)小夫妻剛剛結(jié)婚，現(xiàn)階段主要購(gòu)買(mǎi)家庭生活用品；通常情況下他們下一階段的消費(fèi)主題就是母嬰產(chǎn)品了(當(dāng)然，先要判斷他們]有無(wú)懷孕計(jì)劃)。商家在顧客下一個(gè)消費(fèi)主題出現(xiàn)之前或尚在萌芽狀態(tài)時(shí)，就可以未雨綢繆，提前與顧客互動(dòng)、引導(dǎo)顧客消費(fèi)

推測(cè)網(wǎng)站制作顧客未來(lái)行為的第二種模型，是根據(jù)顧客目前的行為刻畫(huà)顧客的生活態(tài)度、生活方式和消費(fèi)心理；在此基礎(chǔ)上推斷出顧客將來(lái)可能出現(xiàn)的購(gòu)買(mǎi)行為。例如，某一顧客的購(gòu)買(mǎi)記錄證明他是年輕的、追求時(shí)尚的、喜歡運(yùn)動(dòng)的、有活力的，那么他將來(lái)可能喜愛(ài)及購(gòu)買(mǎi)哪些風(fēng)格、調(diào)性、功能的產(chǎn)品和服務(wù)，就會(huì)有一個(gè)較為清晰的輪廓、指向和范圍。這是零售商店與顧客一對(duì)一地精準(zhǔn)、高效交互以及進(jìn)行前瞻性的愿景營(yíng)銷(xiāo)的依據(jù)。