高鸿健（Kid Gao）
DEC BU Copywriter，transcosmos China
如今的中国，除了飞速发展的移动互联网外，“商业智能”也已成为市场所青睐的重要技术。BI在中国电商平台的运营中，如何帮助企业更好地触达顾客，在什么样的场景下能够帮助企业提升顾客满意度，强化顾客体验？本文将对此进行详细解说。
｜“商业智能工具”解决中国电商市场课题
什么是“商业智能”呢？通俗的讲，“BI”是能够将企业现有的数据进行分析加工，并将分析结果可视化，帮助企业做出明智的业务经营决策的一种工具。
中国电商领头军阿里巴巴集团在2019年迎来了成立20周年纪念日。中国经济和互联网的发展速度震惊世界。
在互联网用户中，超95%为移动互联网用户，他们将11月11日的“光棍节”（俗称双十一）推向高潮，因此中国的网络零售额GMV（Gross Merchandise Volume）呈逐年上升趋势。
2019年天猫双十一成交额为2，684亿元，超过2018年双十一的交易额2，135亿元，同比增长25.71%，同比增速低于2018年时的约26.93%。
2013—2019年天猫双十一成交额及同比增速
图片来源：中国产业信息网
图片来源：中国产业信息网
数据表明，中国电商市场的增速出现增长缓慢的现象，电商行业在经历了前期快速发展阶段后，逐渐步入稳定成熟时期。此外，近年来电商企业也面临着获客成本增加、同质化竞争加剧等问题。
对此，以淘宝、京东为代表的电商平台为解决这些问题，纷纷引入商业智能技术“千人千面”，大大改善了电商企业目前所遇到的瓶颈。
｜何谓“千人千面”？
“千人千面”是电子商务平台的一种商品智能推荐算法，锁定目标人群的一种精准营销手法。系统根据用户的性别，购买力，店铺，浏览记录、搜索习惯、历史购买订单类型等用户偏好，对每位顾客呈现个性化的商品排行和商品推荐。这种在日本被称为DLPO（Dynamic Landing Page Optimzation）自动登录页面的优化工具，现如今在中国电商平台上，以数亿用户为使用对象，大规模地运用着。
手淘首页上的定制化首页，通过“千人千面”模式得出。推荐商品因人而异。
天猫首页上的定制化首页，通过“千人千面”模式得出。
画面中央的鞋子是高尔夫球鞋，几天前，用户在平台上搜索过多个品牌的高尔夫球鞋。而后，用户搜索过却没有购买的商品则自动出现在推荐商品页面。同时，画面还出现了篮球和茶叶，这是因为用户曾购买过相同类目的商品。因此，作为“喜爱球技”、“喜欢茶品”的用户，系统会自动推荐相同类目的商品。
电商平台储存着大量用户浏览、访问、交易相关的数据库，同时，电商平台也对商家开放了官方数据平台，如阿里数据银行、京东商智等。
商家通过导入/运用数据平台，了解消费者行为并实施智慧营销，运用“千人千面”等商业智能进行高效率、低成本的客流获取，最终完成销售转化。
｜淘宝智能客服机器人“店小蜜”
作为直销行业不可或缺的部分，客服是维系企业与顾客之间关系的重要载体。其影响范围不仅是针对顾客个人，对企业产品和服务的销售、市场拓展、品牌口碑等方面均具有深度的影响。
传统客服存在着人员培训和留存成本高，质量把控难度大等问题。并且，随着近年来中国的人力成本不断上升，对于企业而言，改善经营效率，削减成本越来越重要。
以此为背景，运用商业智能技术的“机器人客服”再一次提供了有效的智能解决方案。
以淘宝的智能客服机器人“店小蜜”为例。作为阿里巴巴官方推出的店铺客服机器人，“店小蜜”通过设置能够代替人工客服7×24小时地接待顾客咨询。
特别是在双11大型电商大促期间，“店小蜜“能够轻松应对顾客咨询量的波动。尤其是“店小蜜”+“人工服务”的人机结合模式，能够帮助商家在节省人力成本、提升客服人员工作效率的同时，有效实现咨询精准转化、提升顾客满意度。
“店小蜜”功能介绍
（图片来源：”店小蜜”开放平台官网）
（图片来源：”店小蜜”开放平台官网）
除了响应快、节省人力以外，店小蜜能够实现精准推荐与回答。而丰富多样的回答语言，也让它看起来不像传统机器人那样生硬刻板。当然并不只是简单导入“店小蜜”就可以得到高效的成果，“店小蜜”的实施效果与配置人员的技术密切相关。
以我司的具体案例举例，2018年3月，某快消类目的天猫店在导入”店小蜜”后转人工率始终在50%左右。我们受到客户业务委托，安排有经验的数据分析人员根据后台数据优化配置，仅仅用了两周时间，成功将人工转化率降低到28%，远远优于客户要求的45%。
某快消类目天猫店的“店小蜜”转人工对比图示
（transcosmos China数据团队制表）
（transcosmos China数据团队制表）
｜总结
可见，“商业智能”解决方案能够有效帮助企业在降低运营成本的同时，提高销售额和顾客满意度。
本文主要介绍了“千人千面”、“店小蜜”的解决方案，当然，这只是一部分。并且仅靠工具自身很难发挥最佳效果，企业在数据人才的培养和管理方面也至关重要。
transcosmos今后将继续丰富发展商业智能运用的实践经验，致力于实现客户满意的最大化。
