概览

借助AI相关技术，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、企业成本、职能替代、市场机遇等影响价值。

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AI产品设计：AI全周期赋能产品设计，使其更快捷、更准确、更生动

在工业设计领域，完整的产品设计周期可大致分为四个阶段：灵感、设计、实验和展示。
AI可以在产品设计的全周期提供赋能。

• 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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AI选品：AI算法匹配供需两侧，行业特征从“千人千面”到“亿人亿面”

• 将电商用人、货、场来解构后发现，以往，选品一般由“场”来决策：平台通过算法、广告位售卖、流量售卖等方式，提前将细分化需求与推荐进行供需匹配，并通过数据积累进行技术性优化或迭代，以达到“千人千面”的效果。
  直播电商兴起时期，选品的决策者由平台转向明星达人，但底层逻辑相似，选品依然由“场”来决策。

• AI电商时代，选品将展现两方面的进化。除赋能传统选品外，AI也将服务于C端，从工具进化为助手。
  赋能传统选品：以更精确、细致的数据与更智能的算法，极致细化需求与供给，更高效、更有效进行供需匹配，拉动选品逻辑链，“千人千面”有望进化为“亿人亿面”；
  创造新型选品：AI电商时代，理论上有望出现新的电商AI对话入口，由新的AI算法驱动供需两侧，选品决策权由传统“场”入口过渡到“AI”入口，AI从幕后走向台前，从工具进化为助手。

  
  
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AI供应链：AI贯穿供应链各模块，使其进一步降本、增效、可持续

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供应链是电商比拼效率与成本的最核心模块之一，其链条长、环节多、节点复杂，是极其考验企业标准化、数字化与AI化的部分。
AI可以为供应链各环节带来显著赋能，使供应链进一步降本、增效、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。

AI预测：从预测需求到洞察需求，AI比消费者更懂自己

得益于AI自我学习与推理能力，随着AI产品在各端渗透的提高、内外部训练数据的不断积累，AI的预测能力将在匹配消费者与供应链上发挥巨大作用。
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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AI创意与生成：焕新商家“货”要素与“场”要素，赋能消费新体验

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。
AI可以在创意与生成上赋能产品的制作与展示，使其搭配全新的“货”要素与“场”要素，从而产生新型的消费者关联与互动。

• “货”要素：随着AIGC工具的丰富与成熟，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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AI虚拟数字人：AI驱动与支持下，虚拟数字人完整赋能直播电商

传统虚拟数字人一般分为建模、驱动、渲染三个阶段，其核心主要是通过动捕真人动作来逐渐形成类似真人的表达、肢体和互动效果。
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，通过语言语义与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营销：赋能营销全流程，智能投放、动态调控、提高ROI

可以将电商的营销过程分为投放前、投放中、投放后三个阶段。
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。
  
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AI对话：多模态响应、全景式服务，AI对话将成为行业下一个入口级竞争

随着AI大模型的出现，搜索与推荐将逐渐由AI驱动。
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对话的发展历程：AI对话的1.0阶段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购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。

  
  
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AI客服：降本增效显著场景，AI客服将从功能价值向情绪价值进阶

电商传统客服中心是典型的劳动密集型区域，重人力且高度考验员工耐心与专业度。
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客服饱受诟病，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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AI客户管理：无缝衔接公私域管理，提高消费者体验，赋能业务增长

电商的客户管理，主要分为公域客户管理与私域客户管理。
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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