双11涌现新变量,AI能成为终结电商内卷的「曼哈顿计划」吗?

降噪NoNoise
2023-11-08

双11走过15年,价格成了增长的指挥棒,但重塑价格力原本是一项长期的系统工程,打不了闪电战。

要破除一味追求「最低价」的内卷,为全行业找到一个长期主义的突破口,还是需要一个「曼哈顿计划」。

今年天猫双11期间,随着AI工具的首次大规模应用——调用次数超过15亿次,嗅觉敏锐的商家们开始看到新的突破方向。

AI技术是否会成为改变电商现状的那个新变量?大促这种特殊场景下的短期爆发是否能转化为时代性红利?在作出判断前,我们有必要先厘清三个问题:电商创新的本质、增长从何而来以及这波AI技术的能力边界。

01

电商AI化:大模型「核聚变」的最大试验场

首先明确一点,电商创新的本质,始终是技术革新和商业的对撞。

在上一轮互联网技术革命中,互联网与商业的结合,最终在电商领域实现了最大的价值,淘宝天猫、eBay、亚马逊及众多拥抱电商的品牌商家,成为时代的受益者。

当前这一轮AI技术革命,内核AIGC,抵达路径是大模型。如果说大模型是一座核反应堆,那么AI释放能量的方式至少有两种——聚变和裂变。

发生「裂变」反应的行业,多是被技术颠覆性改造的领域,比如文生图模型Midjourney、Stable Diffusion等对广告、设计和游戏行业的颠覆,ChatGPT对谷歌搜索的冲击,这些在未来有可能形成新的链式反应。「聚变」反应更多是增强系,比如在办公以及一些互联网领域,AI不改变底层逻辑,但可以通过更换生产力引擎,激发新的无限动能。

目前来看,下一个「裂变」反应何时发生、颠覆哪个领域都是未知;更多大模型落地对准的其实是「聚变」反应领域,这其中,电商被寄予厚望。

在10月下旬的一场开源论坛上,已有资深开源专家预测,电商可能是大模型落地的突破口,理由是:电商离钱最近,且容易形成数据闭环。

这是拿着锤子找钉子的逻辑。数据闭环,是垂直大模型增强能力、释放生产力的先决条件;而离钱近其实有一个潜台词,技术效果更容易转化以及量化,比如在促销、广告投放场景,AI发挥作用的路径都是明晰的。

如果从「钉子」角度来看,AI这把从天而降的「锤子」无疑正是跳脱行业内卷的一个机会。无论是在中国还是美国市场,低价保卫战、内容流量焦虑与日俱增,电商行业同样需要思考新的方向。

目前看,率先在AI这条路线上进行验证的是中美电商巨头淘宝和亚马逊。

在今年5月举办的618商家大会上,淘天集团确立「科技驱动」等三大战略。CEO戴珊明确表示,未来五年内,淘宝将实现商家运营工具的全面智能化、并且全免费,最终为商家极大地降本提效。

8月,亚马逊卖家首先发现,后台出现了一个新的AI工具,只要输入商品信息,后台就能自动生成涵盖商品名称、描述、要点等元素的产品链接文案。据称,该AI工具支持最多输入100个商品描述词。

亚马逊随后宣称,这只是利用AI帮助改善卖家平台体验的冰山一角,并对外介绍了这项AI能力背后的技术模型的潜力——比如能通过不同的信息源、潜在信息和逻辑推理来推断产品信息。当一件产品在规格中列出了直径,模型可以推断出桌子是圆形的,或者从图像推断出衬衫领的样式。

从AI落地优先级来看,亚马逊的思路是先从卖家端着手,毕竟经营效率的提升可以量化感知。而自动生成商品信息是卖家最核心的需求之一。

淘宝同样侧重卖家,不过买家端产品探索也在同步推进,以间接服务卖家:比如今年9月,推出首个面向C端的生成式AI应用「淘宝问问」。

针对商家日常经营,淘宝还在双11前夕推出10款免费商家AI工具,包括模特图智能生成、场景智能生成、智能数据周报、趋势洞察等;发布站内效果营销投放系统万相台无界版、一站式品牌经营平台阿里妈妈百灵,并将其应用到双11实战。

在此前的2023天猫双11发布会上,淘天集团首席执行官戴珊告诉那些从全国各地奔赴而来、寻求增长希望的商家们,实现AI与电商的有机结合,就一定能给品牌商家带来万亿级的生意爆发,「我坚信,抓住了AI技术的革命趋势,一定能确保品牌商家的未来增长」。

结合双11的一系列落地进展来看,淘天已经全面开启AI化改造,决心让AI成为下一代电商革新的核心驱动力。

02

商家红利从哪来?

电商革新的核心诉求始终只有一个——即供给和需求的更好匹配、更高效匹配。尤其在一个存量市场,商家要想获得持续的增长,需要持续不断的精准获取目标用户、洞察用户需求。

在过往,要做到「精准」并不容易。像淘宝,服务中国9亿消费者,每天有近亿级的长尾需求产生,这些需求充满多样性、个性化。

各电商平台用户大概都会有相似的体验:搜索过的一些商品,即便已经购买、需求已得到释放,平台还是会孜孜不倦地推荐相似的东西。而当你漫无目的地逛逛,内心幻想着被算法激发需求、准备为新奇的商品或体验买单时,平台的推荐却又千篇一律。

如果长尾需求有了AI加持,理论上可以产生与「核聚变」相似的反应原理,释放新的当量。相比传统搜索,大模型能够对消费者真实意图和更广泛的意图进行更深刻的理解。

这意味着,电商AI化首先可以帮助商家更精准地洞察用户需求,让供需匹配更为高效。

比如「淘宝问问」,依托背后AI技术可以实现结构化的决策推理及规划能力。当用户搜索「小户型冰箱」,过去可能会获得尺寸更小、能耗更低的商品推荐,而现在平台可以从品牌偏好、用户预算等更多维度理解你的意图,变得更懂你。

中金公司在近期的一份研报中指出,「淘宝问问」通过已上线的「指令模式」、「问答模式」,加上今年双11上线的「大促模式」,三种模式将与搜索功能互补,有望更全面地理解并满足用户个性化需求。

亚马逊在洞察需求上亦有布局。此前咨询公司Activate得首席执行官Michael Wolf透露,亚马逊在采用生成式AI做购物推荐,以便根据用户过去的行为更好地为他们推荐产品。但亚马逊方面并未公开更多信息。

不过亚马逊今年的一个技术布局——嵌入式LLM(embeddings LLM)值得关注。LLM不会生成文本,但通过比较嵌入,模型将产生比单词匹配更高效、和上下文相关的响应。这个技术可以用到电商平台的产品搜索中,以帮助客户找到他们正在寻找的产品。

对于淘宝这类平台型电商,满足用户需求的主体还商家,所以说,「淘宝问问」一类用户触点的抵达,其实是商家的红利。有更强运营能力的商家,甚至有可能通过平台AI能力推测用户偏好、消费趋势,提前预备相关商品。

而对于上千万中小商家来说,长尾需求也为他们的商品提供了更多的自然流量曝光。长尾需求天然侧重非标类,这是中小商家聚集的领域。不同于传统得搜索竞价拍名或直通车,AI推荐主要参观商品对需求的匹配度,所以中小商家更容易获取免费被「被看到」的机会。

电商AI化带来的第二个红利聚焦在供给端,AI能力可以让商家实现规模化供给生产。当平台AI能力通过模板化、工具化、系统化,自动生成商品推荐、商品描述,甚至生成图像和短视频,商家可借助这些工具和系统大规模降低生产成本。

比如欧莱雅,借助阿里妈妈生成式AI智能产品「万相实验室」的一键生成商品图功能,零成本实现欧莱雅「小金管」在海边度假、户外等多元场景中的AI商品图设计,不仅省钱高效,且点击率提升了11.05%。

AIGC也将一批服装卖家从繁重的视频剪辑中解放出来。比如淘宝店主老麦,据亿邦动力此前报道,他之前每晚直播4-6个小时。为了从直播中剪出一些讲解亮点,剪辑师需要跟完直播全过程,摘取亮点,再通过美工P图、混剪、配音、加logo制作而成,效率有限。

数月前老麦在后台发现新工具iCut,可以自动识别商品卖点与商品展示片段,并自动混剪。比如iCut识别到这件衣服卖点介绍得好,将这个片段摘取,保留语音并生成字幕。如果iCut识别到某一段商品展示得好,也会把主播声音去掉,配成动感音乐,中间增加转场特效,开头加了标题、侧幕、品牌Logo共品牌分发。

如今老麦已经习惯下播后,等后台自动生成20多个直播切片混剪而成、卖点清晰的商品短视频。

AIGC工具还有一个降本增效的场景——内容创作。在当前形势下,内容尤其直播和短视频,已经成为电商平台和商家提升用户活跃度、提高用户留存的一个抓手。根据官方数据,目前应用淘宝AI创意能力的商家及品牌数已突破400万,AI能力为商家产出图文创意日均超3亿件,视频创意超500万件。

其实不止是一个降本增效,AIGC内容更大的想象空间在于提高电商平台的整体用户粘性。当平台通过AIGC,有能力提供更多生活体验类、知识类内容,帮助用户完成站内种草,流量池丰沛起来,最终受益的还是商家。

据此前数据,淘宝问问非购物类的场景需求占比已经达到25%,涵盖出行、生活、陪伴等多元场景。这个数据暗含了一种可能——电商平台的想象空间进一步被拓宽,不止购物,未来还有可能朝智能生活入口纵深。

03

谁会率先开启电商AI时代?

虽然当前的生成式AI仍在探索阶段,电商AI类产品也并不成熟,但外界还是可以通过淘宝、亚马逊等排头兵的探索方向,看到AI在电商领域应用的广阔前景。

在类似的变革机遇出现时,有如即将上升的电梯敞开门,进电梯时间、电梯本身的不同速率,都将影响乘坐者抵达的高度。具体到电商AI时代,我们判断,拥抱变革越早、投入力度越大的平台和商家,越有可能率先开启电商AI时代的新起点。

从目前的公开动态来看,亚马逊、淘宝都有可能成为AIGC在电商应用中的行业风向标。

首先是平台规模。亚马逊是美国最大电商,占据美国电商市场50%份额。淘宝则是中国最大的消费平台,今年6月日均DAU达4.02亿,无疑是最大的AI应用试验和孕育场。

为什么说规模很重要?因为这波大模型的智能涌现,靠的是大力出奇迹。规模意味着消费场景和优质数据沉淀的量级更大,这是训练AI更懂用户的先决条件。一旦生成式AI的飞轮开始转动,更多高质量数据意味着效率提升的空间和创新迸发的机会可能会更大。

其次是AI技术能力。这点不必多说,亚马逊有AWS,淘宝背后站着阿里云。

相较之下,国内电商平台如拼多多、抖快等,目前在生成式AI上的声量较小。拼多多一向很少对外提AI技术投入细节;至于字节跳动,此前有大模型领域人士透露,其在大模型上的布局节奏较晚,大概去年第四季度才开始组队,估计今年的主要目标把大模型基础打好,明年可能会在多模态能力及产品上爆发,更多高质量视频类数据是字节的独特优势。

还有一点,中美电商巨头都面临激烈的竞争环境。在美国,亚马逊正面临TikTok、SHEIN、Temu的多线围攻,而且后者已经兵临。这些电商新势力或携内容流量杀入、或以低价为核心武器,亚马逊若想继续转动「飞轮」,与倾其所有去补短板,不如凭借AI积累寻求差异化,稳固城池。

至于淘宝,其增长压力外界也是有目共睹,尤其当今年大家都开始卷低价,「科技驱动」对淘宝而言无疑是一个长期主义的思路。

当然,如果参照历次技术革新对商业产生影响的进程表来看,AIGC如何在电商领域实现最大价值,还需要一个相对长期的探索过程。这个过程中会有很多具体问题等待拆解,比如沉淀数据如何结构化、大模型如何更智能、AI如何实现普惠如何真正改变行业,成为推动社会进步的生产力……这些问题的化解很难靠一两家企业解决,而是需要全行业对技术变革的接力推进。

而先行者的价值在于,让我们从电商AI的冰山一角,看到行业「聚变」的一些方向,以及一些新的希望。

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