预测性营销
人工智能可以预测顾客可能想要购买什么产品，从而提高整体销售额。
预测捆绑：人工智能预测客户可能添加到购物车中的相关产品，从而增加购物车大小和 AOV。
客户行为预测：人工智能模型评估购买或放弃的可能性并建议及时干预，例如特别优惠或提醒。
增强现实 (AR)
通过虚拟互动让产品栩栩如生，增强购物体验。
虚拟试穿：AR 工具让顾客能够看到衣服、配饰或家具等产品穿在自己身上的效果，从而增强购买信心。
客户细分
每次都用正确的产品瞄准正确的客户。
行为聚类：AI根据客户行为（例如浏览历史和购买模式）对客户进行细分，实现个性化营销和推荐。
实时个性化：不断更新客户细分，以确保建议和消息始终与他们当前的行为相关。
动态自定义配置文件和登录页面
通过实时调整产品推荐和登陆页面来创造个性化的体验。
静态自定义配置文件：这些配置文件使用预配置的过滤器、提升规则和排序来生成一组固定的结果，这些结果会在目录数据发生变化时更新。商家提前设置这些配置文件，并将其与特定页面（例如主页、产品详细信息页面 (PDP) 或购物车）关联。
动态自定义配置文件：这些配置文件通过实时生成产品推荐来提供更大的灵活性，以适应每个客户的互动。动态配置文件不依赖于预设配置，而是根据购物者应用的搜索词或过滤器进行调整。例如，动态配置文件可以在 PDP 上显示产品的所有可用颜色或推荐相关商品，例如同一作者的其他书籍或同一艺术家的作品。
动态配置文件通过根据实时变量选择商品来增强个性化，从而提供更具响应能力和吸引力的购物体验。
通过优化产品展示来增加交叉销售机会。
频繁产品搭配：人工智能识别经常一起购买的产品，并将它们并排排列在商品陈列位中，以鼓励交叉销售和追加销售的机会。
产品发现优化
微调客户查找产品的方式，以改善购物体验 土耳其号码数据 并推动更多销售。
分面导航：使客户能够按特定属性（例如尺寸、颜色或品牌）过滤产品，从而有效地优化搜索结果。
自动建议：当客户在搜索栏中输入时，人工智能会建议热门查询或产品，从而帮助缩小搜索结果范围。
预测搜索
让顾客在输入完毕之前就能找到所需内容。
自动完成：使用人工智能在用户输入时实时预测和建议搜索查询，提高产品发现的速度和准确性。
客户保留分析
利用数据驱动的洞察力留住客户并培养忠诚度。
客户流失预测：人工智能模型分析行为模式，识别有流失风险的客户，从而帮助企业采取主动措施留住客户。
客户生命周期价值(CLV) 预测：AI 根据过去的购买和行为预测客户的长期价值，指导保留策略和营销工作。