Phone Data Set

机器学习算法可以分析历史客户数据并提供导致客户流失的模式。通过预测可能的流失，零售商可以提前采取行动。

认识到客户有流失的风险，他们可能会制定个性化的优惠和促销活动来鼓励客户继续保持忠诚度，从而降低流失率。毕竟，吸引新客户的难度是留住现有客户的两倍。

8. 情境商务
情境商务
机器学习在零售业应用的核心原因之一是它能够提供情境购物。简而言之，它是将购买机会融入客户日常活动的过程。让我们讨论一个例子来了解这种购物体验的本质。

潜在买家浏览社交媒体信息流，看到了他们想要购买的太阳镜广告。无需前往品牌网站即可订购。用户可以点击广告上的按钮，直接订购所需产品，甚至无需离开应用程序。显然，购物从未如此简单和舒适。

然而，要让人们订购产品，您需要瞄准相关受众。这里的关键参与者是机器学习，它可以分析有关用户浏览历史、位置、过去购买等的广泛数据。因此，零售商可以获得强大的洞察力，以提供个性化的产品推荐。

9.语音商务
语音商务
您每天有多少次打字发送日常信息？您有多少次喜欢用语音发送信息来代替打字发送？在这个忙碌的世界里，我们中的许多人可能已经忙得没有时间打字，而更喜欢发送语音信息。但这种习惯并不局限于我们的日常 罗马尼亚电报号码 对话。它已经扩展到我们网上购物的方式。

这就是许多知名电商公司优先考虑语音商务的原因。通常，这些企业在其零售解决方案中利用人工智能和自然语言处理 (NLP) 技术来迅速理解和响应语音请求和询问。

语音商务的一个生动例子是 Google Assistant。它使创建购物清单、语音购物请求、付款等成为可能。

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10. 视觉搜索
视觉搜索
语音命令并不是打字的唯一替代方案。另一个创新选择是视觉搜索。借助人工智能和机器学习技术，零售商可以帮助客户找到他们梦寐以求的商品。让我们看看它是如何工作的。当客户不确定在哪里可以找到他们想要的产品时，他们只需使用照片或屏幕截图并要求搜索引擎查找类似商品。

因此，通过使用机器学习和人工智能算法，零售商可以收集客户正在寻找的款式、颜色和图案的数据。因此，公司可以更紧密地匹配客户的需求，从而提高销量。