AI电商指借助AI技术，赋能各类型电商与行业模块，通过各类AI相关落地应用，从而对行业产生流量逻辑、用户体验、行业效率等影响价值。

1.1. 从技术到价值

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1.2. AI电商产业图谱

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2. AI电商全行业赋能

2.1. 上游：供应链

2.1.1. AI产品设计

  • 灵感阶段：借助AI搜索、生成式设计以及大语言模型的对话助手，设计师更快捷产生灵感、呈现创意；
  • 设计阶段：借助AI建模与 AI 渲染等软件或平台，可以压缩从创意到设计定稿的工作周期；
  • 实验阶段：借助AI检测、分析与控制工具，使产品从模型、手板到反复优化、最终确定，取得更可靠与精确的参数控制；
  • 展示阶段：借助 AI 与 3D 扫描、3D 打印及 AR/VR 等工具，使成品具备更接近真实的、全方位的展示效果。

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2.1.2. AI选品🌟

选品一般由“场”来决策，选品后平台通过算法、广告位售卖等方式进行供需匹配，并累积数据反馈优化链路。例如FlashSale、大促会场和首猜等场景，都是根据模块的定位和目标来进行选品，即由“场”来决定选品。

AI电商有两个方面可以提升选品逻辑：

  • 赋能传统选品：用更先进的算法优化供需匹配。
  • 创造新型选品：AI电商时代有望出现新的电商AI对话入口，选品决策权由传统的“场”入口过渡到“AI”入口，以用户需求为导向。举个例子，用户在导购入口既可以问“折扣力度大的手表”，也可以问“最近流行什么”，可能会涉及FlashSale、Fashion等业务的选品，选品以满足用户需求出发。

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以亚马逊平台选品工具魔选为例：

魔选跨境智能选品系统是一款基于大数据分析和人工智能技术开发的跨境电商选品工具，它可以帮助电商卖家在海量的商品中快速找到最优质的货源，提高商品的销售和利润。它不仅可以帮助卖家进行市场分析、竞争对手监测、商品关键词分析等工作，还可以通过AI算法进行商品推荐，提高卖家的销售额。

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2.1.3. 供应链

AI可以为供应链各环节赋能，使其进一步实现降本、增效和可持续：

  • 生产制造：通过 AI 模拟与计算的预生产分析，使生产计划的制定更加符合市场需求；通过计算机视觉、智能机器人等赋能，生产制造将不断趋近极致高效与柔性。
  • 仓储：AI 智能化的决策为仓储规划提供更低风险、更具前瞻性的战略选址与分配布局；AI 监测与管控为库存商品从订货、保存、周转与安全提供全方位支持。
  • 物流：从订单与地址的识别与组合，匹配仓库商品与运输配送资源，AI 可以贯穿物流的运输、中转与末端配送，降低成本、提高效率，在保证企业利润与竞争力的同时，提高消费者体验。

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以京东物流超脑为例，依托行业大模型，可以提供交互、分析和决策功能。

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2.1.4. AI预测

从需求的角度看：AI 的预测能力将呈现三个阶段的发展趋势。通过不断预测与洞察消费者需求，AI 将协调供应链更自主、更敏捷、更聪明。

  • 响应需求阶段：该阶段与目前的数字化供应链的工作方式类似，AI 作为工具嵌入部分环节，需求仍然以节点式向供应链上游逐级传递；AI 更为准确的分析与预测，将显著降低生产与库存风险。
  • 预测需求阶段：电商平台与供应链部分企业将布局入口级 AI，通过 AI 算法来匹配需求与供给；电商广告将不再仅局限于买量与标签，也将基于 AI 理解做出更适配的推荐。
  • 洞察需求阶段：未来，AI 产品将有望建立新的入口，超越电商平台现有入口而占据话语权；电商广告形态将从单一型向复合型转变，AI 具备洞察能力，以点带面，全方位覆盖每个消费者的衣食住用行。

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例如观远数据就是利用AI做商业分析的：

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2.2. 中游：内容制作与展示

2.2.1. AI创意与生成🌟

在电商平台上，合适的产品素材制作与展示非常重要。品牌或者商家需要将合适的素材包装到产品上，以在电商平台得到更为出众、利于销售的产品展示效果。

  • “货” 要素：随着 AIGC 工具的丰富与成熟，多模态、跨模态生成文案、图片、音频、视频的效率与效果均会显著提升，从产品介绍、物料生成、直播脚本到广泛的传播素材，AI 均可助力创意、降本增效。
  • “场” 要素：借助 AI 与 AR/VR 技术，商家搭建全新的虚拟货场可以为消费者提供更为沉浸式购物的体验，通过虚拟试用服务也可以使消费者享受亲临现场的体验，从而降低退货率。

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这里是AI电商的发力点之一，我们多举几个案例：

  1. 阿里绘蛙AI为卖家和达人生成营销文案和图片。
  2. 国际站AI生意助手提供以下功能：
    • 智能发品，提升运营效率：商品标题优化、商品图生成、商品讲解视频生成、商品关键词智能扩充
      • 智能接待：基于国际站海量买家采购偏好,在需求分析后,智能生成买家标签,不遗漏每一个买家,随时为谈单做好准备。同时智能生成RFQ报价,智能对话润色,直击买家心坎,轻松获客快速成单。
      • 智能分析：基于国际站24年全球跨境贸易积累,自动学习,专业分析站内外海量市场数据,为你分析、诊断商品,给出市场结论和生意建议,专业解析洞察先机。
  1. 腾讯开源虚拟试衣-IMAGDressing支持对服装的灵活控制、可选的面部、姿势和场景。
  2. Amazon Sellesta.ai是一款面向亚马逊卖家的工具，可帮助他们在 ML-Technologies 的支持下进行关键词搜索、优化商品信息、分析评论和竞争对手。
    • 关键词搜索和商品信息优化：找到对商品最重要的关键词，并查看它们的搜索量和与商品的相关性。使用自动文本生成功能更新商品名称、要点和关键词
      • 商品评分： 获取优化清单，该清单可评估商品的主要因素：商品名称、商品描述、图片、评论量等。
      • 评论分析：分析评论并查看评论中的关键方面及其语气
      • 竞争分析： 自动识别您的竞争对手。实时追踪他们的 BSR、关键词、价格等。
  1. Amazon数字化营销 包含营销与广告素材生成(文生图、文生视频)，商品文案生成，智能换装。

2.2.2. AI虚拟数字人🌟

通过AI对虚拟数字人进行赋能，根据各阶段核心任务及目标结果，大致分为四个部分，完整契合直播电商。

  • 创建：通过 AI 来进行全方位建模，包括性格、形象、音色、活动场景等，AI 赋能的创建过程，将比传统虚拟数字人建模更为高效、全面。
  • 驱动：AI 可以赋能虚拟数字人一站式完成驱动与渲染，通过语音语义与 AI 神经网络渲染，AI 虚拟数字人将具备深度学习与自我迭代能力。
  • 交互：AI 虚拟数字人的核心能力将体现在直播过程中与消费者的实时互动能力，通过逐渐完善的数据投喂形成深度学习与训练，AI 虚拟数字人有望实现丰富与真实的文本、语音、肢体及表情互动能力。
  • 支持：除虚拟数字人本身外，AI 也将赋能场景、客服、助理及实时的切片视频素材制作等直播间工作。在 AI 支持下，虚拟数字人将成为一站式平台化服务，赋能直播电商。

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AI数字人直播也是AI电商非常活跃的领域：

  1. 硅基智能-数字人直播：人、货、场的原子化组合，构建全新的直播运营模式。
  2. 亚马逊数字人直播方案：利用数字人进行电商直播，结合智能问答提升数字人直播客户体验。实现不同形象的数字人，在不同的背景下，以不同的语言来进行直播，支持弹性扩展，实现全球低延迟直播。
  3. 百度数字人直播-慧播星：可一键生成专业带货脚本，支持个性化定制，打造顶级直播间。
  4. 讯飞虚拟数字人：适用多种场景。
  5. 京东虚拟数字人：数字刘强东引起热议
  6. 阿里虚拟数字人：基于达摩院在语音、图像、3D美术、自然语言处理等领域的技术优势，提供以实时交互为目标的「数字人流媒体」产品、以效率化内容生产为目标的「数字人视频合成」产品，以及丰富表现力的数字人资产构建定制服务。
  7. BocaLive：AI数字人跨境直播

2.3. 中游：营销与运营

2.3.1. AI营销

通过 AI 对营销的投放前、投放中、投放后三个模块内与模块间的赋能，AI 可以生成投放策略、预估投放效果、调整投放动作并整体提高 ROI。

  • 投放前：通过外部渠道、用户及触点的分析与洞察，对营销成本及 ROI 进行预估，并通过评估来校正营销物料与营销目标，最终生成组合投放策略，进行智能投放。
  • 投放中：通过 AI 对投放效果进行监测，通过数据分析及反馈来动态调整营销物料与投放策略；通过 AI 技术与用户更生动与有效地互动，将潜在用户与新增用户自动导流至私域并进行 AI 化管理。
  • 投放后：对投放进行快速、准确与客观的回顾与分析，通过数据沉淀的方式来微调 AI 模型，以指导下一次投放过程；如果是服务商，则可将具备客户价值的营销案例有效生成，用于业务宣传。

重点是AI营销物料生成，例如外投标题生成。

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典型代表为百度营销：

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2.3.2. AI运营

在运营较重的电商行业，AI 在某些环节上目前具备较强的赋能作用，但在某些环节上仍然需要较重人力参与，AI 潜力将注定被不断挖掘与释放。

  • 产品运营：通过 AI 产品赋能内外部用户的数据分析、竞对分析来指导产品优化与迭代策略、推广策略，监测用户触达与反馈，并围绕产品及相关数据指导上下游管理策略。
  • 内容运营：AI 可显著赋能热点采集、选题策划、内容创意与生成；在内容发出后，AI 也可赋能分发策略，将合适的内容在合适的场景带到合适的用户前，并引发内容扩散，根据反馈数据来指导策略调整。
  • 活动运营：AI 可赋能活动的策划及效果评估，并及时纠正活动内容；但活动执行仍需要较多的人为组织与维护，AI 更多在数据监测上给予动态支持。
  • 用户运营：借助 AI，可以提前洞察消费者需求、偏好及相关行为，并生成相关策略；AI 也可以胜任个性化推荐以及与用户的基础沟通，为消费者带来更好的界面体验。

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典型代表为淘宝天猫商家后台-千牛：

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2.4. 下游：流量场(搜索与推荐)

2.4.1. AI对话🌟

由于 AI 对话可以充分满足消费者需求，完整贯穿消费者网购行为的首尾，扮演着导购与顾问的角色，所以是 AI 电商极具想象力的入口级模块。

  • AI 对话的赋能：随着 AI 的发展，AI 对话可以充分理解消费者各模态形式的需求并给出合理响应，伴随消费者网购的全路径，成为全景式服务的导购与顾问。
  • AI 对话的发展趋势：AI 对话的 1.0 阶段是应用级，核心特征是通过问答形式辅助消费者形成购买决策；2.0 阶段是嵌入级，核心特征是消费者对其形成依赖，属于消费者网购的刚需应用，各大电商平台与商家需自建或采买 AI 对话功能以嵌入到现有流量入口；3.0 阶段是入口级，超级 AI 可代替原有网购入口，形成 AI 驱动的全新超级入口，电商的商业模式或被改写。

LazzieChat还属于1.0阶段。

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导购助手也是各大厂商发力的重点之一：

  1. 京东京言.
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  1. 淘宝问问.
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  1. Amazon Rufus

亚马逊上周最新发布了AI 购物助手 Rufus。Rufus经过了亚马逊产品目录以及网络上众多信息的培训，能够回答顾客关于购物需求、产品对比等问题，提供推荐，并帮助用户在他们常用的亚马逊购物平台上发现新产品。

借助 Rufus，客户可以：

  • [知识导购] 了解购买产品类别时要寻找什么：客户可以在亚马逊上进行更一般的产品研究，提出诸如“购买耳机时要考虑什么？”等问题。是清洁美容产品吗？”并获得有用的信息来指导他们的购物任务。
  • [知识导购] 按场合或目的购买：客户可以通过询问一系列问题（例如“寒冷天气打高尔夫球需要什么？”），根据活动、事件、目的和其他特定用例来搜索和发现产品。或“我想开办一个室内花园。
  • [知识导购] 获得比较产品类别的帮助：客户现在可以询问“唇彩和唇油有什么区别？”或“比较滴滤式咖啡机和手冲式咖啡机”，以便他们找到最适合自己需求的产品类型，并做出更自信的购买决定。
  • [知识导购] 找到最佳推荐：客户可以根据自己的需求提出建议，例如“情人节送什么礼物好？“。 Rufus 生成针对特定问题量身定制的结果，并使客户能够快速轻松地浏览更精确的结果。
  • [商品问答] 在产品详细信息页面上询问有关特定产品的问题：客户在查看产品详细信息页面时，可以使用 Rufus 快速获得有关各个产品的特定问题的答案，例如“这款泡菜球拍适合初学者吗？”。 Rufus 将根据列表详细信息、客户评论和社区问答生成答案。

可以看出Rufus的核心功能点也是知识导购、商品问答和商品对比等。

2.4.2. AI搜推

大模型直接应用到搜推荐架构，改造或替换原有模块。

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2.5. 下游：客服与客户管理

2.5.1. AI客服🌟

通过 AI 对在线客服、辅助人工、外呼中心三个模块的赋能，电商行业的客服将显著降本增效。但现阶段，AI 在情绪同理上仍然无法取代真人。AI 客服的下一步重点，将是从提供功能价值向提供情绪价值进阶。

  • 功能价值：目前通过语音识别、自然语言处理、深度学习，AI 已经日渐完善能满足消费者基本的功能需求，此阶段重点是让 AI 会听、会说、会学，不断自我进化。
  • 情绪价值：在过去，由于 AI 知识库不完备、语料不够丰富、没有个性化的形象，AI 客服饱受语病，尤其在售后阶段，在情绪价值上无法完全分担人工客服的工作压力。在未来，决定 AI 客服的关键在于其提供情绪价值的能力，不仅能满足消费者功能诉求，更能有同理心地安抚与消解消费者遇到问题后的负面情绪，甚至有个性化的输出来适配不同品牌、不同场景下的形象诉求，为企业品牌赋能。

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典型应用例如 [智齿科技](https://www.zhichi.com/manual.html?campaignid=19819985699&adgroupid=157717810962&keyword=ai 客服 机器人&device=c&gad_source=1&gclid=Cj0KCQjwiuC2BhDSARIsALOVfBI8hEUySYzq8iQx6ZutDsXGFSrSvpjacuZt0NZgBBCyKjeVeSWsPQMaAhcsEALw_wcB)

2.5.2. AI客户管理

通过 AI，品牌商或卖家可以对公域与私域的客户管理更便捷与智能。

  • 公域客户管理：通过 AI 对触达、转化、成交的全链路各主要节点进行赋能，使客户画像更全面、营销与互动更个性化、数据分析更准确与便捷；成交用户将自动分组至私域。
  • 私域客户管理：通过更适时的客户关怀与需求追踪，来引导客户完成复购，并进而促使转化为忠诚客户；AI 也可以促使忠诚用户直接或间接、主动或被动来推荐新用户。

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3. 机遇分析

3.1. 消费者调研

随着AI的出现，消费者对于AI改善购物流程抱有多方面期待，重点是通过AI来简化购物流程、提升购物体验。通过AI电商的AI创意与生成、AI营销、AI对话、AI客服、AI客户管理等模块，可以解决目前消费者购物痛点。

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3.2. 降本增效：AI落地电商30大场景

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3.3. AI电商价值潜力评估

根据落地周期的长短、规模效应的高低以及 AI 赋能相应模块后的价值潜力，将 AI 应用类型落成以下图表，并分为四个象限。

  • 浅涧微澜：落地周期较快、规模效应较低，包括 AI 客服、AI 产品设计，集中体现在降本增效，此类应用落地带来的较好价值，将进一步带动其他 AI 应用落地的积极性。
  • 急流狂涛：落地周期较快、规模效应较高，现阶段 AI 电商极具开拓价值的 AI 应用类型，包括 AI 创意与生成、AI 虚拟数字人、AI 营销，其应用能进一步深化 AI 电商的形成。
  • 深海巨潮：落地周期较长、规模效应极高，AI 电商的终极想象力，包括 AI 选品、AI 对话、AI 预测、AI 供应链，其逐渐落地将影响 AI 电商的入口形态及模块间联动形式。
  • 涓泉清漪：落地周期较长、规模效应较低，主要是其模块标准化难度较高的原因，致使其难以在整个行业进行统一，更多是定制化输出，包括 AI 客户管理、AI 运营。

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3.4. 应用启示

亿欧智库认为，平台方应秉持自研与外采/集成相结合的策略，对于影响流量价值、电商价值的应用，平台应完全自主开发；对于客户比较重要、与平台捆绑较深的应用，平台应尽量自主开发；对于长尾效应明显、定制化服务较高的应用，平台可以采取外采与集成。

  • 自研AI应用：AI对话、AI预测关系到电商入口形态与电商模块间协作效率，是关乎AI电商终局的应用，平台需完全自主开发；而AI营销属于电商生态内的赋能商家工具箱，与平台捆绑，平台也需自主开发。其他如AI产品设计、AI选品、AI供应链等与产品生产、流通与展示相关的AI应用，属于商家高频使用、标准化较高的应用，平台也应尽量自主开发。
  • 外采/集成AI应用：AI虚拟数字人、AI运营、AI客服等，定制化程度较高，长尾效应明显，平台可外采与集成技术度较高的服务商。

4. 参考资料