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建议引用：Nichifor, Eliza；Trivan, Adrian；Nechifor, Elena Mihaela (2021)：电子商务中的人工智能：基本聊天机器人和消费者旅程，Amfiteatru Economic Journal，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 23 卷，Iss。56，第 87-101 页，https://doi.org/10.24818/EA/2021/56/87
摘要 本研究旨在从通信过程中实施的内容方面实证研究通过聊天机器人使用人工智能对在线零售的影响。本研究通过分析感知效用并展示技术接受模型的关键概念，为专业文献做出了贡献。为此，研究了罗马尼亚的十家在线商店，根据用户数量进行选择，研究通过非反应性方法进行 - 内容分析。数据收集方法是“神秘客户”的方法，以免改变研究实体的行为。通过内容网格获得的数据的解释允许横向和纵向方法，从而导致一系列结果证实了市场领导者的低水平绩效，以及这种技术在该领域应用的巨大潜力。关于使用聊天机器人的影响，已经表明，向用户显示的内容质量差会影响消费者的旅程，在这种情况下无法达到满意的程度。关键词：聊天机器人、商业人工智能、客户服务、电子商务、购买行为、客户参与度 JEL 分类：O30、M31、M10
血清维生素D与严重头痛或偏头痛之间的关联：基于人群的分析跨境电子商务的关税，运输和利润
跨境电子商务平台的开发促进了国内和国际之间的新渠道模型。如何在关税和运输异质性的条件下确定制造商和零售商的双通道定价决定已成为一个重要且现实的问题。基于跨境电子商务双通道供应链的观点，本文考虑了进口关税，运输异质性和出口纳税折扣的影响，比较和分析分散决策的决策和集中决策之间的绩效差异，并分析进口税收优惠，出口税收优惠和交通型杂物型和交通运输型呼吸趋势，并分析 利润。结果表明，关税与制造商的直接销售价格和零售商的零售价正相关，而关税与批发价格，直接销售渠道的需求和利润呈负相关。出口纳税折扣利率与制造商的需求，利润和零售商的需求和利润正相关，并且与制造商的批发价格，直接销售价格和零售价负相关。直接通道中单位货运的增加对制造商不利，对零售商有益；零售渠道单位货运率的提高对制造商和零售商都不利。集中决策对供应链的需求和利润有益，并且可以改善供应链的整体绩效。
电子商务中的数字消费者行为：对英国和美国的亚马逊和Temu的客户购买决策过程的研究。
这项研究通过亚马逊和Temu在英国和美国的客户购买决策过程的比较案例研究来调查电子商务中的数字消费者行为。由于电子商务继续彻底改变零售景观，因此了解数字环境中消费者行为的细微差别对于旨在优化营销策略并增强用户体验的企业至关重要。本研究旨在阐明诸如消费者人口统计，感知价值和用户体验等不同因素如何影响这两个平台上的购买决策。该研究采用定量方法来收集积极在亚马逊和Temu上购物的消费者的见解。调查捕获了人口统计信息和购买习惯，而访谈则提供了有关决策动机和经验的更深入的叙述。正在探索的关键因素包括产品品种，定价策略，品牌忠诚度，在线评论的影响以及个性化在购物体验中的作用。初步发现提出了两个平台之间的不同消费者行为模式。亚马逊功能，例如高级算法，广泛的产品和既定品牌信任，似乎会极大地影响客户忠诚度和重复购买。相反，Temu对低价，外国产品的访问和积极的促销策略的关注，尤其是注重成本的购物者，尤其是那些在年轻人口统计学的购物者，尤其是那些热衷于探索新趋势的购物者。这些因素极大地改变了消费者与品牌互动的方式，并影响他们的整体满意度和未来购买的可能性。这项研究还探讨了消费者行为的地理细微差别，强调了英国与美国之间的文化差异如何塑造在线购物偏好和行为。调查结果表明，尽管两个市场都依赖价格竞争力，但英国消费者可以优先考虑产品质量和可持续性而不是纯粹的成本，而美国消费者则更加倾向于方便和广泛的产品品种。这项研究的结果对电子商务业务具有重大影响，提出了量身定制的营销策略，这些策略考虑了每个平台和区域消费者偏好的独特属性。通过加深对数字消费者行为的理解，这项研究为现有的电子商务文献做出了贡献，并为增强竞争激烈的数字市场的客户参与度和满意度提供了实用的见解。
儿科肿瘤学和造血细胞移植的流行病学从2001 - 2019年开始送往美国重症监护病房
近年来，随着实时流媒体技术的快速发展，电子商务实时流已经成为一种重要的消费者购物体验形式（Luo X.等，2024; Luo L.等，2024）。同时，人工智能技术的进步导致了企业对虚拟流的广泛采用，因为它们的优势，例如成本效益，高生产率和24/7的可用性。然而，尽管面临着巨大的市场机会，但虚拟流媒体也遇到了挑战，包括缺乏社会存在和简短的消费者互动时间（Gao等，2024）。为了增强互动性并在现场流媒体会话中创造了更具吸引力的氛围，虚拟流媒体已经开始模仿人类流媒体的语言和行为，尤其是通过采用亲切的昵称来与消费者建立情感联系（Leech，2014; Wang，2022; Cheng，202222）。尽管做出了模仿人类互动方式的努力，但深情的昵称在人与光明关系中的影响是否类似于人际关系中的人际关系，这是进一步探索的关键问题。这个问题不仅对指导虚拟流媒体的沟通策略具有重要的实际含义，还增强了我们对消费者与服务机器人之间的人类关系的理解。
电子商务的Gen AI div>
DATAART提供了能够通过实现超个性化，增强用户体验并简化客户旅程的genai解决方案来解决和加速电子商务业务。我们的专业知识，现成的POC和建筑蓝图大大减少了上市时间，从而使我们能够在创纪录的时间内为客户带来价值。
经合组织致力于衡量电子商务和数字化......
• OECD 2024 年数字经济展望及 2026 年发展方向 • 人工智能 • 数字健康 • 数字环境中的儿童福祉 • 数字贸易的实验估计 • 网络安全测量 • 数字化测量路线图和政策综合框架的修订
电子商务和数字经济测量
来源：联合国贸易和发展会议 (2024) “商业电子商务销售和在线平台的作用”；基于欧盟统计局数字经济和社会数据库、欧盟统计局结构性商业统计数据库和国家统计机构（见报告） 注：* 估计值。其他欧洲国家 = 波斯尼亚和黑塞哥维那、塞尔维亚。有关更多注释和解释，请参阅报告。
关于衡量电子商务和数字经济的问题说明
3. 本次工作组会议是在 2024 年 9 月未来峰会及其成果之后的关键时刻召开的。《全球数字契约》是《未来公约》的附件，该契约承认，塑造包容和可持续数字未来的政策将取决于加强数字化数据和统计证据基础。它明确强调了加强数据收集和使用以指导决策的重要性。2 它还呼吁所有利益攸关方应根据国家数字化转型政策和优先事项，在收到请求时向发展中国家提供技术援助。3 该工作组完全有能力指导政策和统计利益攸关方探讨他们应探讨的问题，以及建立证据基础所需的能力建设，这些证据基础将为包容和可持续未来的数字经济政策提供信息。
美国商务部
2024 年 10 月 9 日，美国商务部工业和安全局 (BIS) 发布了《金融机构遵守出口管理条例最佳实践新指南》（简称“指南”），首次表明 BIS 有意让美国国内和非美国金融机构对违反美国出口管制条例的行为承担责任，而这些金融机构正是这些机构提供融资或服务的对象。BIS 承认，出口管制违规的负担和风险通常落在出口商身上，但同时也警告称，鉴于持续存在的地缘政治问题，尤其是涉及俄罗斯和中国的问题，他们希望所有金融机构都积极主动地发现和防止出口管制违规行为，包括提出详细的风险管理建议，否则可能会面临执法行动。该指南延续了 BIS/金融犯罪执法网络 (FinCEN) 先前对金融机构的联合指南，强调金融机构在处理与出口管制违规相关的付款时面临的反洗钱风险。该指南不涉及任何监管变化，而是以非常明确的语言表明，国际清算银行今后将利用现有权力追究金融机构的责任。
引用：Oloko O.（2024）使用预测分析的最后一英里交付的动态路线优化：美国电子商务的案例研究，欧洲
摘要：最后一英里的交付问题是现代物流中最复杂和资源密集的方面之一，尤其是在不断发展的电子商务领域。随着在线购物的不断扩大，公司承受着巨大的压力，要求更快，高效，成本更低的交付商品，同时满足日益敏感客户的需求。这已经需要创新解决方案，该解决方案可以应对与动态流量模式，客户偏好波动以及操作限制（例如车辆能力和交付窗口）相关的挑战。应对这些挑战，本文探讨了预测分析作为优化最后一英里交付路线的应用程序。该研究首先确定了最后一英里物流中固有的核心挑战，尤其是在美国电子商务环境中，尤其是在美国电子商务的成本中，上一英里的成本可以代表总运输成本的53％。随着交通拥堵，不可预测的客户可用性和交付时间限制，带来了巨大的障碍，常规的静态路线计划模型通常不足。在本文中，提出了预测分析作为解决这些挑战的解决方案，利用实时数据来告知更有效的路由决策。尽管这些模型已被证明有用，但面对电子商务领域的实时操作复杂性时，它们的局限性会暴露出来。因此，本研究引入了一个高级动态路由模型，该模型将机器学习算法（例如决策树和神经网络）与传统的VRP框架相结合。案例研究概述了如何预测模型By processing vast amounts of real-time traffic data, customer preferences, and delivery constraints, predictive models can offer a more flexible and responsive approach to last-mile delivery.The research then presents a comprehensive literature review of existing route optimization methods, such as the traditional Vehicle Routing Problem (VRP) and its extensions, including VRP with Time Windows (VRPTW), Dynamic VRP (DVRP), and Capacitated VRP （CVRP）。这些机器学习模型，经过历史数据培训，能够预测未来的流量模式，客户行为和交付时间Windows。使用来自美国电子商务公司的数据进行案例研究，以证明预测分析在优化上一英里交付时的实际应用。