旧电商死因：佛系购物 V.S. 世俗营销

不要输给机器呀！

当然看到这里你还是想做AI，那我们就来讨论讨论：旧电商AI化的门槛究竟在哪呢？

1、如果需要AI预测营销效果，提升GMV，需要注意：

• 数据收集：和用户接触的每个点都要量化，包括营销，用户行为等等；

• 目标与达标：实现营销/促销活动目标的数据更有助于训练算法，能提供更好的预测和建议；

• 统一性：将营销、销售、用户行为等数据联系到一起，这样更有可能AI化；

2、重点说下数据，这关系到推荐算法，降低运营成本等等。

数据类型：

• 用户行为反馈：如浏览，点击，购买，评价，分享，收藏，咨询等，用户身份信息，如年龄，性别，职业，受教育程度， 收入等，以及地域相关信息，如城市，省份，邮编等；

• 商品数据：销量数据、供应商、物流仓储、产品属性、产品规格、产品图片等；

• 营销数据：活动收入、优惠力度、渠道与流量数据、核心页面数据、ARPU与忠诚度提升等；

• （编辑：宿州站长网）

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