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別及顧客數據庫的顧客互動(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!”這是一種最初級的人工智能運用。顧客頭像只是一個(gè)標簽，背后還有他的一些歷史數據(數據庫)，從而可以使服務(wù)員準確、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)惠券設計。優(yōu)惠券包括電子形態(tài)的、手機APP里的優(yōu)惠券。這些優(yōu)惠券是根據顧客的購買(mǎi)數據動(dòng)態(tài)、自動(dòng)生成的。比如顧客結賬的時(shí)候，優(yōu)惠券和購物小票一起就打印出來(lái)了。優(yōu)惠券種類(lèi)很復雜，結構很精巧，可以根據顧客分品種購買(mǎi)額設計，通常都有時(shí)間和品種限定。比如要在一周內用完，或只能購買(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用。比如，發(fā)現一位顧客從來(lái)沒(méi)有買(mǎi)過(guò)牛奶，但也給他牛奶優(yōu)惠券，用于測試他是不是在其他的商店購買(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買(mǎi)牛奶。這個(gè)結果出來(lái)之后，就可以給他更多的牛奶優(yōu)惠券，這樣就可以對競爭對手形成一定的影響。

基于會(huì )員制、積分制以及購買(mǎi)記錄的優(yōu)惠券系統，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)惠券系統在歐美發(fā)達國家是很成熟的系統，可惜我國大部分零售企業(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，這就構成了一個(gè)事實(shí)關(guān)聯(lián)。根據這種關(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，結果連續一個(gè)月都有商家向他推薦骨灰盒。隨著(zhù)人工智能技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)商品推薦將會(huì )更加多維和準確。例如，根據顧客的購買(mǎi)行為推斷他可能對哪些商品感興趣，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，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(xiàn)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。
 
第四種情形是根據現在的購買(mǎi)行為推測未來(lái)的購買(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生命周期；方法是基于顧客消費生命周期現階段的行為特征推測出下一階段的行為特征。例如，一對小夫妻剛剛結婚，現階段主要購買(mǎi)家庭生活用品；通常情況下他們下一階段的消費主題就是母嬰產(chǎn)品了(當然，先要判斷他們]有無(wú)懷孕計劃)。商家在顧客下一個(gè)消費主題出現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)、引導顧客消費

推測網(wǎng)站制作顧客未來(lái)行為的第二種模型，是根據顧客目前的行為刻畫(huà)顧客的生活態(tài)度、生活方式和消費心理；在此基礎上推斷出顧客將來(lái)可能出現的購買(mǎi)行為。例如，某一顧客的購買(mǎi)記錄證明他是年輕的、追求時(shí)尚的、喜歡運動(dòng)的、有活力的，那么他將來(lái)可能喜愛(ài)及購買(mǎi)哪些風(fēng)格、調性、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一地精準、高效交互以及進(jìn)行前瞻性的愿景營(yíng)銷(xiāo)的依據。