很多人把刚刚过去的2023年称为“AI电商元年”，阿里、京东、百度、抖音、快手、小红书等知名公司都已经布局AI电商。较早接入AI技术赋能电商的阿里和京东早在“618”期间就有所尝试。
真正让AI电商成为话题的，是马云在阿里内网的一次谈话中提到“AI电商时代刚刚开始，对谁都是机会，也是挑战。”2023年9月，阿里明确“用户为先、AI驱动”战略重心；天猫则在双11发布会上宣布向商家推出10款AI工具，大型原生AI应用“淘宝问问”也首次投入使用。
AI电商是指在电子商务领域运用人工智能技术，通过机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术手段，对海量数据进行智能化分析和处理，从而提高商品推荐、用户体验、运营决策等环节的效率和准确度。可以说，AI电商就是借助人工智能技术来优化电商平台的运营和用户体验，塑造出更加高效、更加精准的商业模式。
未来商业智库梳理的AI在电商中的主流应用有智能选品、AI导购、智能营销、智能客服、AI数字人等五个方面；艾媒咨询认为AI电商的应用以服务内容分类包括社交化购物、个性化推荐、智能搜索、虚拟试衣间。目前已经涉足AI电商的几大电商平台也主要是提供这几项AI服务。
01
行业革命
Gartner数据显示，到2023年，使用AI进行数字商务的大多数企业在客户满意度、总体收入和成本效益等方面得到至少25%的提升；麦肯锡的一份调查报告显示，AI在电商领域的采用率正在稳步增长，56%的受访企业采用了AI技术，27%的受访企业将5%以上的利润用于AI，且有三分之一的受访企业坚定地表示未来还将持续加大对AI的投入。
海外的公开数据显示，84%的电商企业正在将AI解决方案纳入业务中；电商网站聊天机器人将客户查询解决时间从以前的人均38小时降低到了5.4分钟，同时这些机器人帮助企业降低了30%服务成本。
中国人工智能产业在各方的共同推动下已经进入爆发阶段，市场潜力巨大。公开数据显示，2020年中国人工智能核心产业规模已达1500亿元，2025年将达4000亿元，未来有望发展为全球最大的人工智能市场。随着人工智能核心产业领域不断细分，电商行业也迎来了新的增长方向。
艾媒咨询的数据显示，2023年中国AIGC行业核心市场规模为79.3亿元，预计2028年有望达2767.4亿元。随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也日益成熟，未来将在更多领域得到广泛应用，电商成为其应用的关键领域。
淘宝问问是业界第一个生成式AI应用，2023年9月启动内测，截至2023年“双11”，有超过500万人次体验，高活跃人群日均提问超8次，单一用户最多提问数超过4000次。目前淘天集团还推出了包括智能生成模特图、官方客服机器人等十款B端AI工具。最新的消息表明，2024年3月，阿里内部已经成立专门的AI电商团队，正在打造一款针对商家和达人的AI电商产品“绘蛙”，将为淘宝、天猫商家和达人在生成营销文案、训练专属AI模特等方面提升创作效率。
百度在2023年5月上线百度优选后，“双11”期间又推出百度优选智能导购，提高用户选购商品的体验和效率。百度电商数据显示，2023年，百度优选GMV同比增长594%，交易用户数增长4倍，动销商家数3倍，AI大模型参与促成的交易占总交易的20%。
除了C端的AI应用，百度还在B端推出业界首个AI全栈式数字人直播解决方案“慧播星”。百度方面表示，根据实际数据测算，数字人能帮助商家降低80%的直播运营成本。在慧播星主页提供简单的用户信息就能生成数字人主页、为数字人装上大脑、装修数字人直播间。
京东在AI电商方面的探索覆盖智能推荐系统、智能客服、虚拟主播等，加速升级电商服务模式。2024年春节期间，京东云言犀数字人累计带货GMV超过4000万元，闲时转化率增长30%。目前京东云有70多个数字人形象，已经入驻4000多个品牌直播间，平均店铺转化率增长30%。公开数据表示，京东云言犀数字人每天成本不到100元，最快2小时开播，能做到24小时不间断直播。
艾媒咨询数据显示，54.7%消费者认为AIGC技术的进步将促进虚拟人产业的发展，近五成消费者认为会促进直播电商行业的发展。电商行业竞争呈现出新格局，在用户需求转向个性化的今天，AI电商能够很大程度帮助商家拓展商业空间，吸引更多流量。
02
用户画像
目前我国AI电商产业链分为上、中、下游。产业链上游主要是提供核心人工智能技术的企业，例如百度、阿里云、腾讯云、商汤科技等，以及生产用于运行AI算法的硬件设备的制造商，例如华为、英特尔、寒武纪科技等。
产业链中游主要是利用上游企业提供的AI技术，为下游企业提供具体的解决方案，诸如百度智能云、广联达、美林数据、东方金信、光大科技等。这些企业利用上游提供的AI技术，为电商和零售商提供具体解决方案，协助中小型电商获取和分析用户数据。2023年，我国人工智能解决方案行业市场规模有2896亿元，同比增长24.3%，预计2024年该市场规模将达到3566亿元。
产业链下游则主要是电商平台和线下零售商，像淘宝、京东、拼多多、美团、抖音、小红书、以及海尔、伊利、海天等品牌商。
艾媒数据中心发布的数据显示，目前我国AI电商消费者女性占比63%，男性占比37%；23.4%消费者分布于一线城市，24.4%消费者分布于新一线城市，25.4%消费者分布于二线城市。消费者了解AI电商的主要渠道有网络搜索引擎，包括百度、360浏览器等，占63%；社交媒体，包括微信、抖音、小红书等，占59.2%；电商平台官方渠道，包括淘宝、京东等，占55.3%。消费者倾向于使用搜索引擎和社交媒体了解购物信息以及AI电商服务信息。
关于为什么选择AI电商提供服务，艾媒咨询的调查显示，67.2%的用户因购物方便性选择AI电商，63.5%的消费者看重AI电商提供的个性化服务，48.8%的消费者被AI电商的互动与社交所吸引，另外，AI电商所提供的贴心服务与售后、数据安全与保护也是消费者购买商品时着重考虑的因素。显而易见，AI电商能够帮助商家提高购物便捷性、开发出个性化服务和创新体验。
不过，虽然AI的介入帮助电商有了更加高效和便捷的服务能力，但在面对复杂情景时解决问题的能力仍有需提高。数据显示，45.5%消费者偶尔使用AI电商，33.7%消费者需要就使用，33.3%消费者认为人工干预功能改善了AI电商的购物体验。
03
全领域渗透
从缩短消费者购物决策时间，到简化卖家运营流程，AI正在助力电商提升效率。C端的核心是缩短消费者决策时间。虚拟试穿，购物建议，售前、中、后客服等都大幅缩短了消费者搜索信息和购物前对比环节，从而提高下单概率。
对于B端而言，电商的运营环节复杂，AI的介入能从决策到执行简化环节，担任“数字员工”的角色。
目前海外的AI电商产业链重点关注那些具备较强算力的可开发大模型的公司，例如OpenAI等，其次是具备一定算力能帮助企业开发垂类应用的公司，最后是那些可以基于大模型开发的应用场景，即相关产业链服务商。
相较于传统直播间的巨额搭建费用，数字人成本很低，市面上已经有很多几千元的数字人能够流畅帮助商家自动讲解商品。
麦肯锡的报告指出，电商企业在前述背景下接入AI将以更低成本获得更有针对性的营销、提高客户保留率、自动执行重复性任务、潜在的财务资源、高效和无缝的销售流程、降低运营成本、提高生产力等至少十方面的优势。同时麦肯锡方面预测，2024年开始，AI电商领域将呈现出十大发展趋势。
定制购物推荐。目前的电商平台已经充分运用大数据分析等方式收集用户购物喜好，AI电商将根据过去客户行为和购物信息，个性化推荐产品，为客户打造定制化购物体验。这一点应用于直销乃至新零售行业，将有助于进一步提升用户体验，完成客户留存的同时，降低人力服务成本。
实现语音购物。对消费者而言，智能语音互动产品已经不陌生，如何将这些语音助手与电商平台无缝衔接将是企业接下来加码的方向。
实时数据分析以优化运营。具有长远数字化打算的企业正在考虑利用AI完成实时数据分析，通过分析哪些产品需求旺盛、哪些产品无法销售，从而改善供应链管理和库存分类；获得关于销售、折扣和促销互动等重要领域的可行见解；预测基于产品流行趋势，为客户提供优化的购物体验。
减少购物欺诈行为。对商家而言，AI的介入可以帮助有效检测虚假订单和恶意订单；对消费者而言，AI技术能让消费者的个人信息更加安全，同时防止以退款为名的欺诈行为。
虚拟元宇宙购物。借助视觉AI、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等技术，让消费者可以以更加直观和生动的方式查看商品。
智能视觉搜索。事实上目前国内绝大多数电商平台都支持“识图”功能，介入AI之后的视觉搜索将大大提高准确率，更深层次理解图片信息，提升消费者体验。
将AI与客户关系管理相结合。商家可以简化整个销售流程的同时，更高效完成销售工作。同时，AI还为忙于客户关系管理的销售团队提供了更多可能性，同时完成多项任务，整合大量工作。这一项功能在直销行业也很实用。
自动化产品标签。AI将帮助零售商自动化产品标签，以更加快速高效准确的方式归类商品，帮助零售商节省时间。这种自动化归类，也将提高消费者的购物体验，让搜索工作更加方便。
需求和销售预测。目前很多网红店为了不积压库存，采用“全款预售”的方式引起了很多消费者的不满：钱到位了商家再去订货，把时间成本转嫁给消费者。但是AI的介入将有效解决这个问题，利用AI可以对平台过往销售数据和用户行为进行分析，优化销售周期。
自动化仓储流程。介入AI后，电商企业能够大大降低仓储手动操作的成本，提高库存管理效率。基于计算机视觉的机器人可以比人类更快地识别、挑选、打包、分发商品。
可以确定的是AI电商时代已经到来，但仍处于发展的早期阶段，具有诸多不确定性，针对电商行业的进化将呈现怎样的格局尚不可预期；AI电商的发展依托AI技术的成熟，与AI相关产业链的前行节奏将影响电商行业；AI的本质依旧是透过大数据解决问题，数据搜集是否涉及个人信息泄露风险，尚需相关法律政策监管。
来源丨《知识经济》
作者丨丁晓冰
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