鉴于上面这些问题，满足客户需求的速度是至关重要的，因为人们很容易产生即时的满足感和冲动的购买欲。因此电子商务需要一个快速个性化引擎来提高客户体验。每个给予客户的建议都应该是动态的和个性化。机器学习已经被电子商务巨头如亚马逊用来提供定制化产品推荐和畅销排行榜服务。这不仅为客户节省了时间，它还可以根据它们的关联性区分它们，以一种更加无缝快捷的方式完成交易。
大多数的传统算法都是首先利用以前的关键词搜索、客户特点、历史点击等来排名最相关的项目。
不仅仅是文本描述，图像识别也已经被用来提升客户体验。一家名为Visenze的科技公司正在
应用视觉分析和机器学习，为电子商务提供了客户的个性化解决方案。“
图片搜索”允许客户通过上传图片来找到需要购买的物品，而无需输入关键字。它还会向客户推荐视觉上看起来相似的产品。通过查找风格，模式和颜色，相关产品将基于相关性而不是欢迎度显示。电子商务企业，如Lazada和Zalora，已经将Visenze解决方案用于改善客户体验。
机器学习用于客户体验甚至超越了关键字和图片搜索。聊天
机器人可以帮助电子商务利用大历史数据集与一些模式识别技术与客户进行交互。通过关联移动消息应用程序，如Facebook Messenger，Whatsapp或Kik通过APIs（应用程序编程接口），聊天机器人已经具有足够适应性来取代人类雇员。
想象一下，在没有一个销售代表或呼叫中心的情况下，和众多的客户个体进行个性化的交流。这要如何做到呢？一旦你开始和聊天机器人交谈，它一开始会问你的兴趣。通过机器学习算法回答完你要寻找的东西后，它将显示你要寻找的物品照片和一些其对应价格的统计。
从此，客户可以通过与机器人的来回答让它显示不同的装备和配件。然后客户通过点击图片连接到电子商务网站立即购买。此外，这种机器人可以发送emojis表情让客户在购买之前感觉好像是在与好友聊天。
IBM最近的一项研究表明，电子商务企业应用个性化的建议可以有效地把销售效率或转化率提高5.5倍之多。这些“大规模个性化”机器学习工具通过提高客户理解和关系来提升客户体验。这还可以提高交叉销售和向上销售的机会。
毫无疑问，这种创新将很快改变整个零售业务。
