中国电商行业目前分为五大类,分别是综合电商、跨境电商、垂直电商、生鲜电商和社交电商。行业电商对教育行业影响不大。目前a股市场有六十四个细分行业,行业内具有一定明显竞争优势的龙头公司,因为市场份额大,盈利能力强,已经率先成为行业龙头,在行业内拥有更多话语权,能够引领行业发展方向。

中国电商行业有哪些分类?

中国电商行业目前分为五类,分别为综合电商跨境电商垂类类电商生鲜电商和社交电商。综合电商淘宝京东唯品会和苏宁等跨境电商天猫国际网易考拉京东全球购和亚马逊等垂类类电商贝贝美莱网等生鲜电商盒马鲜生京东到家和每日优鲜等社交电商拼多多小红书鲸满满会员制社交电商平台,自用省钱分享赚钱等各种福利。

人工智能在电商方面,有哪些应用?

人工智能技术在电子商务领域的应用电子商务领域的人工智能应用目前集中于计算机视觉,自然语言处理和强化学习计算机视觉技术在 电子商务平台 购物的过程中,产品照片的影响至关重要。无论是商家想要借助算法去设计产品的海报,还是根据顾客对于产品外观的品味推荐搭配的产品,计算机视觉技术的应用前景都非常广阔 。自然语言处理技术在用户搜索时,为了更好地让用户找到匹配的商品, 电子商务 平台的搜索和排序算法中利用了大量自然语言处理技术来分析搜索的关键词和产品的文字介绍

尤其是针对突然出现并畅销的爆款产品,传统的排序算法无法快速地作出应对,自然语言技术能够更好地帮助客户找到他们想要寻找的商品。强化学习技术电子商务 领域的一个重要指标是转化率,比如搜索的转化 率页面浏览的转化率商品排序的转化率等,为了提升这些转化率,不少大的电商平台已经在借助强化学习技术来预测用户针对网页的反馈行为,从而更好地优化搜索和产品页面的排序 。

人工智能技术在电子商务领域的应用场景产品搜索搜索是电商领域非常高频且重要的用户行为,用户为了找到心仪的商品,会通过关键词甚至实物图片进行搜索,其中关键词搜索和产品匹配涉及自然语言处理技术,而以图搜图的产品图片搜索依赖于计算机视觉技术另一方面,在搜索结果的排序上,如阿里巴巴等大型电商平台也会基于强化学习技术进行排序的优化。

个性化的推荐系统除了搜索,用户也会浏览网站的页面去挑选产品,因此电商平台通常会推出诸如猜你喜欢相关产品或者别人也在看这些功能来向顾客推荐更多相关的产品。这些结果都是基于机器学习算法学习用户过往的浏览和购买行为,个性化地为他们推荐相关的产品。动态定价市场的供需关系总是在动态变化,而基于供需关系的定价也会受到影响,电商需要根据实时的库存顾客购买的需求之间的平衡进行价格的调整,才能最大化自己的利益。

基于这一需求,不少电商平台会基于机器学习算法和自身的数据进行动态的产品定价,从而实时针对现在甚至未来的供需关系进行商品价格调整。欺诈风险控制电商平台是信用卡盗刷的重灾区,在信用卡普及的欧美市场尤其如此。盗刷者会递交大量的虚假订单,然后通过取消退款的方式获得现金。信用卡盗刷和欺诈对于电商平台的稳定运作产生恶劣的影响。

因此电商平台也会通过机器学习技术预测和判断欺诈性的信用卡交易,及时阻止交易发生,从而控制平台上的风险。其它场景由于人工智能技术在电子商务领域的场景极为复杂,本报告仅基于所选人工智能技术案例有局限性的进行了场景划分,故并不包含人脸识别,活体验证等热门应用领域。人工智能技术在电子商务领域应用代表案例阿里巴巴阿里巴巴自2014 年起开始推出自行研发的以图搜图工具拍立淘,拍立淘主要被应用在阿里巴巴的国内电商平台淘宝网和海外电商平台全球速卖通中,帮助用户更便捷地通过照片搜索自己想要找的服装配饰等产品,至今已拥有每日数千万用户。

PinterestPinterest在2017年推出了图片搜索引擎Visual Lens,现在每月有6亿次搜索。Pinterest也向合作电商品牌开放了视觉镜头的产品化。比如美国著名零售商塔吉特(Target)就将Visual Lens整合到了自己的电商平台中,让顾客通过图片来匹配塔吉特数据库中的商品。


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