參與購物助手APP開發總是一個好主意，并且有很多理由支持這一說法。這些APP通過在幾秒鐘內提供出色的產品、價格比較等，為您節省時間和金錢。
根據谷歌的一項調查，88% 的購物者在尋找信息以找到他們最喜歡的產品時使用智能手機。
這些APP不僅可以為您節省大量時間，而且還可以建議您何時購買特定產品，以最大程度地節省購買費用。擁有這些APP使您的購物體驗變得舒緩。
如果你看看 10 年前和現在的購物模式，你會發現決策過程已經從向品牌詢問他們的產品轉變為詢問你的社交圈，比較評論和評分。如果沒有購物助手APP，找到滿足您要求的產品將是一場噩夢。
用戶現在可以將數百個域產品與人工智能進行比較，而不是逐個商店運行。
在電子商務行業，每個品牌都在其購物助手APP中使用人工智能，以確保為客戶提供非凡的購物體驗。有時，多個選項會使客戶在選擇正確的產品時感到困惑。這就是人工智能出現的地方。它通過分析客戶的各種偏好和喜好并為他們提供完美匹配的選擇來幫助客戶。不僅客戶，零售商也從人工智能中受益，因為它通過分析客戶的購物歷史、瀏覽模式以及他們通過購物助手APP在社交媒體上分享的內容，為他們提供完美的產品，從而幫助他們留住客戶。
客戶從借助 AI 設計的視覺搜索中受益匪淺。這些視覺搜索可幫助用戶在幾秒鐘內縮小首選范圍。許多APP（例如 Pinterest lens）使用機器視覺來識別互聯網上的產品并整理相關或類似產品的列表。谷歌鏡頭是另一個功能，它使用用戶的手機攝像頭來捕捉產品的圖像，并從眾多網站生成類似產品的列表，并將用戶重定向到最合適的位置。
電子商務行業廣泛受益于人工智能及其龐大的能力池。通過人機交互和人工智能的結合，您可以產生高收入。一些APP不僅限于僅基于 AI 的建議；他們增加了一些人情味；除了客戶以前的購物歷史，這些APP還根據客戶的模式為客戶提供定制的過濾器，以幫助他們快速找到所需的產品。
與購物一樣，人工智能現在已成為時尚方面的造型師。這個過程稱為 AI 生成的提要。APP了解客戶在APP上的行為及其喜好。然后實時處理數據，分析當前流行趨勢，根據計算和用戶的喜好推薦流行和流行的服裝。
除了了解客戶的行為外，人工智能還幫助零售商在線銷售他們的產品。每個人都使用社交媒體，并在這些平臺上分享他們生活的幾乎每一個細節，比如他們購買了什么以及他們喜歡什么。網上有各種與特定產品相關的贊助帖子。AI 識別固定贊助產品的帖子，并根據用戶在社交媒體平臺上的行為向用戶推薦這些產品。簡單來說，它可以幫助零售商將他們的產品與合適的客戶相匹配。
人工智能有助于使用人工智能機器人識別趨勢產品。這些人工智能機器人在網上爬過各種平臺，研究各種產品的最新趨勢。這有助于零售商始終在其購物助手APP或網站上顯示最新的流行產品。在機器學習的幫助下，它可以識別各種圖像并實時整理與趨勢產品相關的數據列表。
任何購物助手APP的開發都主要基于人工智能或人工智能和人類分析的結合。這些APP分為兩類：基于人類的和基于人工智能的。
顧名思義，頭等艙除了數據智能外，還基于人類的洞察力。一個現實生活中的人被合并在界面后面，該界面負責對您的詳細信息進行分類以找到完美的產品。
第二種是基于人工智能的購物助手APP。人工智能的主要工作包括驅動這些APP進行數據分析，以及專門設計的算法根據用戶的行為創建建議。這些建議通常不需要任何人工咨詢或批準，最終簡化了用戶的購物狂歡。
人工智能從眾多在線目錄和網站下載數據，并處理大量數據，以閃電般的速度搜索適合用戶需求的產品。
購物助手APP開發過程的關鍵因素是各種機器學習算法，這些算法搜索用戶的數據以研究他們的習慣和個人偏好。然后，這些收集的數據用于為他/她個性化定制產品的報價和列表。
這些的流行很大程度上取決于它們的特征數量和質量搜索輸出。隨著越來越受歡迎，您可以在APP的開發過程中使用各種創新功能和獨特的解決方案。
雖然，現代購物助手APP必須具備一些功能。
價格比較是此類APP的強制性功能。此功能可幫助用戶以最優惠的價格找到合適的產品，并在這筆交易中節省一些錢。這些價格比較基于用戶之前的購物體驗和需求。
此功能可以借助人工智能從愿意以額外折扣提供數據的數字商店或零售商店獲取數據。您可以與品牌合作以獲取數據或使用開源數據。
購買歷史允許用戶訪問他們過去的購買、以前和當前的價格，以及這些產品上可用的優惠券或折扣。在某些APP中，此功能有助于重復以前的購買或計劃新的購買。
就購物助手APP開發而言，優惠券是一個小時的需要。這些優惠券可幫助用戶獲得特定產品或商店的折扣。用戶只需使用可用的優惠券就可以知道產品的最終折扣價。
購買產品后，用戶應該知道他們產品在給定時間的位置。為了方便用戶，每個零售APP都有義務顯示訂單狀態。可以通過在貨運跟蹤頁面上顯示信息或使用短信和推送通知來更新用戶的產品信息。用戶必須有一個選項可以選擇退出您的APP上的這些更新。
在人工智能的幫助下完成的價格預測會向用戶傳達有關產品價格波動的最新信息。此功能在價格預測算法上運行，該算法將有助于您的購物助手APP的優勢。每次發生變化時，此功能都會通知用戶他們最喜歡的產品的價格。
自定義推薦基于機器學習和人工智能。這些建議將涉及與購買的產品相關的各種其他產品。例如，如果用戶購買了一件襯衫，此功能將推薦與購買的襯衫相匹配的完美運動鞋或牛仔褲。
個人推薦功能將在您每次使用APP時了解更多關于您的信息并提供準確的推薦。品牌是此功能的粉絲，因為它們提供了更多根據用戶喜好量身定制的產品。
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