电商双11背后，是人工智能和算法的较量

    不打无准备的仗：预测营销

    预测营销是建立在数据驱动的基础上，帮助品牌“先发制人”。传统的营销往往优先考虑产品的特点、定位，再去寻找潜在消费者，而预测营销的最大区别是“以人为中心”，全面地了解消费者的历史行为、实时动态、未来倾向，把消费者的真实需求放在首位。

    通过人工智能和机器学习，可以实现市场营销预测的有：

    客户将购买什么

    客户不想看到什么

    他们典型的价格门槛

    他们可能性产生购买行为的时间段

    根据上述的条件和大量的数据，企业则可以预估将采取哪些营销计划。当然去分析这些数据，制定有目标性的线上营销计划是一件大周期事件，而且需要和上面提到的用户搜索分析结合进行。

    当使用人工智能来驱动预测分析时，整个过程被流程化，对数据分析的人为错误被消除。还可以把营销人群的技术扩大到几千或上百万，同时保证其精准性。

    抓住用户的心：动态定价

    一开始商家对消费者偏好不了解时，希望通过动态定价和行为数据了解消费者对商品的偏好和消费行为。即使一家电商拥有10000件商品，也可以通过手动调价(成功竞价，不吃利润)来完成一项几乎不可能实现的任务。

    电商行业的竞争环境在不断变化，交货率，物流和竞争对手的价格这些都还只是变化中的一小部分。显然在商品数量上千之后，人工去定价是一种低效行为。人工智能根据多种数据：市场条件、用户行为和需求、库存情况及内部运营需要，来实现实时调整定价。比如谷歌的动态定价会根据买家之前支付的价格，自动调整用户能够接受的最低价格。

    gartner预测到2021年，零售商对人工智能领域的资金投入， 72%将花在机器学习技术上。那时人工智能会更大范围覆盖电商行业的诸多业务线：搜索引擎优化、个性化推荐、欺诈检测和预防、产品退换货优化，销售和库存的预测、物流和仓储系统的优化……

    “双十一是电商行业的阅兵仪式。”它检验了商家的服务、流程、技术、对用户洞察的精准度。传统在线商城和品牌电商之间在这种竞争中逐渐拉开距离。这也给我们敲了警钟：如果无法跟上潮流深入了解用户，在激烈的市场竞争中则可能面临出局的危险。

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