目前,商家对AI的应用多停留在基础层面,如图文生成、数据洞察等,复杂产业链的适配仍需时间。平台如1688虽迭代产品降低门槛,但中小企业更迫切的需求是降本增效。行业共识是,AI工具需进一步场景化、个性化,才能真正规模化——但在此之前,争夺用户与市场仍是电商和商家的共同重心。
人效拉至500万元
毕业四年,泉州市蒂万坦斯贸易有限公司总经理刘世奇靠着AI助力,将拖鞋生意盘子做到年收入4000万元,并在海外C端市场卖出一双145美元的“丑拖鞋”,该产品在B2B批发端的利润能达到50美元,毛利率高达92%。
(资料图片仅供参考)
“鞋靴行业是充满内卷的赛道,我需要走出一条差异化的路线。”刘世奇表示。2022—2023年,他一边专注于针对北美市场的买家人群、偏好和采购习惯去选品,研究“丑拖鞋”市场;一边招收应届毕业生搭建团队,业绩从1000万元涨到2000万元。
然而,由于很多美国、欧洲客户会在半夜询盘,为了保证成交率,刘世奇不得不加班加点工作。到了2024年,他开始“all in AI”,将所有业务包括运营、客户对接等工作流程全部拆解开与AI进行匹配,团队整体平均人效也拉至500万元以上。
例如,在选品维度,刘世奇采取AI选品策略,根据市场现存爆品和行业趋势,让AI制定出一套自动化流程,并诊断和分析出当前产品市场的卖点和痛点,最终让AI生成一张产品图。“从无到有甚至成品都不会花费一周时间。”据了解,借助AI设计,刘世奇每款新品的产出周期由需要1—1.5个月,缩短至当前一天能开出上百款。
包括卖出145美元的“丑拖鞋”,也是基于刘世奇分析行业龙头产品以及当下流行元素,最终创作出的超级爆款。当猜想获得印证后,刘世奇和团队开始不断用类似的逻辑来做选品。但他也强调,很多公司会直接将行业龙头品牌的产品拿来改动,没有任何创新能力,甚至涉及侵权风险。“而我们做的是研究品牌的设计思路,这个产品一定是开辟了新赛道、新审美和新的市场需求。”
中小企业在意AI成本
与刘世奇类似,商家们在使用电商平台的AI工具时,会更在意降本增效的实际产出。为了强化商家黏性、增加平台的商业转化和创收来源,近年来各大电商平台也纷纷扎堆做AI产品,而这类产品主要解决电商商家在选品、商品素材制作、营销投放、店铺运营、客服接待等经营环节的效率问题。
例如淘宝的“图生视频”工具,能帮助商家的商品图自动生成短视频,还提供一键成片、智能修片等功能;京东的言犀视频大模型能为商家智能分析产品特点与用户喜好,生产产品视频内容;快手的磁力开创则是实现从创意到成品的全流程智能化,解决品牌素材生产质量低、成本高等问题。
“目前电商行业商家在AI工具上的应用主要停留在较为简单的层面,包括制作商品图、生成营销物料等,或者接入电商的API接口,通过获得平台用户行为等数据了解市场趋势、制定商品的价格和促销。”一位质检行业企业的技术高管向北京商报记者表示。
另一位纺织制造业协会资深从业者指出,AI确实能在设计环节帮助行业提高效率,能向客户及时且形象地展示模特穿上身的效果,目前已有超过10家会员企业在尝试使用此类AI产品。但是,这一转变既需要传统制造业的企业老板转换观念,还需要企业具备一定的技术实力。
为了提高商家对AI产品的兴趣,1688也在花力气调整产品。据1688商业化负责人齐晓宁回忆,去年9月,1688发布了第一版商家数字人产品,功能包括商品一键上架、自动报名参加营销活动等。“我们本来想覆盖中小商家,以提升其经营能力,结果发现使用该产品的主要为头部企业,中小企业使用这类AI工具存在理解和接受成本。”齐晓宁说道。
今年初,1688将商家数字人产品迭代到第三版,可自动帮助商家优化商品图、参与营销活动、接待客户并完成既定的GMV目标。“大幅降低产品的使用门槛,才能利于规模化使用,就像为商家交付一台自动驾驶汽车。”齐晓宁表示,今年使用该产品的中小商家生意效果提升150%。
抢客户比商业化更迫切
为了让AI产品适应更多垂类细分领域的商家,电商平台也在调整内部技术资源。今年6月,微盟的自研大模型应用型产品WAI,实现产品技术和功能应用层面的打通,以此拓展AI更多适配场景。除商家端外,电商平台也在用户端升级AI能力来强化用户在电商消费时的体验,以此拉动更多成交。
数天前,值得买科技AI底层基建“海纳”MCP Server上线全新的商品搜索Pro接口,对搜索结果、结果相关性、搜索灵活度和信息覆盖度进行升级。商品搜索接口Pro的准确率从此前的88%提升至94.5%。而1688也上线AI版App,聚焦买家创业与拿货场景,集成AI搜索、AI选品、AI创款等核心功能,买家自定义关键词词条后,平台会自动在首页推送最新商品。
那么,AI介入电商搜索环节是否会关联商家的广告投放?1688 CTO霍承富表示,目前1688 AI版是以用户体验为先来做这件事,没有广告渗透,今年也没有这个计划。
齐晓宁也表示:“1688 AI版如何商业化一事暂未进行讨论,首先要考虑的是如何把价值做厚,去理解买家的痛点,把他们的需求承接住,然而再去做出商业价值。”
“目前电商平台的AI产品还处于抢客户阶段。”上述技术高管表示,对于部分生产环节更为复杂的制造型企业来说,电商的AI产品还未完全应用到企业自身的产业链上,企业对于将内部数据上传至AI还较为谨慎,这也导致行业的数据池存在局限性。
电商AI产品的规模化应用还有很长的路要走。霍承富认为,同一个商品在不同的营销场、用户场,会出现不同的效果。未来AI工具想规模化生产,需要去适配场景和用户,把素材做得更为个性化,这是未来的一个收益点。
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